用 Tensorflow 构建 ResNet 深度残差网络

（给Python开发者加星标，提升Python技能）

来源：逐梦er

zhumenger.blog.csdn.net/article/details/109493239

原理

AlexNet，VGG，GoogLeNet 等网络模型的出现将神经网络的发展带入了几十层的阶段，研究人员发现网络的层数越深，越有可能获得更好的泛化能力。但是当模型加深以后，网络变得越来越难训练，这主要是由于梯度弥散现象造成的。在较深层数的神经网络中间，梯度信息由网络的末层逐层传向网络的首层时，传递的过程中会出现梯度接近于0 的现象。网络层数越深，梯度弥散现象可能会越严重。

为了解决这个问题，研究人员尝试给深层神经网络添加一种回退到浅层神经网络的机制。当深层神经网络可以轻松地回退到浅层神经网络时，深层神经网络可以获得与浅层神经网络相当的模型性能，而不至于更糟糕。

通过在输入和输出之间添加一条直接连接的 Skip Connection 可以让神经网络具有回退的能力。以 VGG13 深度神经网络为例，假设观察到 VGG13 模型出现梯度弥散现象，而10 层的网络模型并没有观测到梯度弥散现象，那么可以考虑在最后的两个卷积层添加 Skip Connection，如图中所示：通过这种方式网络模型可以自动选择是否经由这两个卷积层完成特征变换，还是直接跳过这两个卷积层而选择 Skip Connection，亦或结合两个卷积层和 Skip Connection 的输出。

ResNet 通过在卷积层的输入和输出之间添加 Skip Connection 实现层数回退机制，如下图所示，输入𝑥通过两个卷积层，得到特征变换后的输出ℱ(𝑥)，与输入𝑥进行对应元素的相加运算，得到最终输出：H(x) = x + f(x)

ResNet实现

1.定义残差模块

首先创建一个新类，在初始化阶段创建残差块中需要的卷积层，激活函数层等，首先新建f(𝑥)卷积层：

import  tensorflow as tf
from    tensorflow import keras
from    tensorflow.keras import layers, Sequential

class BasicBlock(layers.Layer):
    # 残差模块
    def __init__(self, filter_num, stride=1):
        super(BasicBlock, self).__init__()
        # 第一个卷积单元
        self.conv1 = layers.Conv2D(filter_num, (3, 3), strides=stride, padding='same')
        self.bn1 = layers.BatchNormalization()
        self.relu = layers.Activation('relu')
        # 第二个卷积单元
        self.conv2 = layers.Conv2D(filter_num, (3, 3), strides=1, padding='same')
        self.bn2 = layers.BatchNormalization()

        if stride != 1:# 通过1x1卷积完成shape匹配
            self.downsample = Sequential()
            self.downsample.add(layers.Conv2D(filter_num, (1, 1), strides=stride))
        else:# shape匹配，直接连接
            self.downsample = lambda x:x

    def call(self, inputs, training=None):

        # [b, h, w, c]，通过第一个卷积单元
        out = self.conv1(inputs)
        out = self.bn1(out)
        out = self.relu(out)
        # 通过第二个卷积单元
        out = self.conv2(out)
        out = self.bn2(out)
        # 通过identity模块
        identity = self.downsample(inputs)
        # 2条路径输出直接相加
        output = layers.add([out, identity])
        output = tf.nn.relu(output) # 激活函数

        return output

2.实现ResNet类

class ResNet(keras.Model):
    # 通用的ResNet实现类
    def __init__(self, layer_dims, num_classes=10): # [2, 2, 2, 2]
        super(ResNet, self).__init__()
        # 根网络，预处理
        self.stem = Sequential([layers.Conv2D(64, (3, 3), strides=(1, 1)),
                                layers.BatchNormalization(),
                                layers.Activation('relu'),
                                layers.MaxPool2D(pool_size=(2, 2), strides=(1, 1), padding='same')
                                ])
        # 堆叠4个Block，每个block包含了多个BasicBlock,设置步长不一样
        self.layer1 = self.build_resblock(64,  layer_dims[0])
        self.layer2 = self.build_resblock(128, layer_dims[1], stride=2)
        self.layer3 = self.build_resblock(256, layer_dims[2], stride=2)
        self.layer4 = self.build_resblock(512, layer_dims[3], stride=2)

        # 通过Pooling层将高宽降低为1x1
        self.avgpool = layers.GlobalAveragePooling2D()
        # 最后连接一个全连接层分类
        self.fc = layers.Dense(num_classes)

    def call(self, inputs, training=None):
        # 通过根网络
        x = self.stem(inputs)
        # 一次通过4个模块
        x = self.layer1(x)
        x = self.layer2(x)
        x = self.layer3(x)
        x = self.layer4(x)

        # 通过池化层
        x = self.avgpool(x)
        # 通过全连接层
        x = self.fc(x)

        return x



    def build_resblock(self, filter_num, blocks, stride=1):
        # 辅助函数，堆叠filter_num个BasicBlock
        res_blocks = Sequential()
        # 只有第一个BasicBlock的步长可能不为1，实现下采样
        res_blocks.add(BasicBlock(filter_num, stride))

        for _ in range(1, blocks):#其他BasicBlock步长都为1
            res_blocks.add(BasicBlock(filter_num, stride=1))

        return res_blocks

上面就是用Tensorflow实现深度残差网络的原理和方法，欢迎指正。

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