对残差网络的浅显理解

随心笔记
对于深层神经网络，并不是层数越深，效果就会越好。对于模型的准确率会随着层数加深呈现一种上升再下降的趋势。为什么会形成退化呢？
因为随着模型准确率的提升，提升到一定程度后，没有学到恒等映射（输入x，输出也是x），我们希望学习到足够深时（n层），后面的网络什么都不做即（m-n）是没有用的。可是事实却不是这样，因为后面的非恒等映射，使得模型被破坏。
这里就引入了残差网络。

我们通过shaorcut connections把输入的x传到输出的H（x）中。我们希望H（x）= x,但是我们经过两个全连接层也好，卷积层也罢，F（x）都会存在。我们称F（x）= H(x) - x叫做残差。我们把这样的结构叫做残差单元。
这样，H（x）就是我们的预测值，x是我们的观测值，F（x）就变成了预测值与观测值之差。后面的训练目标就是要将F（x）结果逼近于0，使到随着网络加深，准确率不下降。
在StarGAN中，残差网络由6个残差单元构成。
残差单元：
卷积层
归一化
激活函数Relu（这里用relu的好处是ReLU能够将负数激活为0，过滤了负数的线性变化，也能够更快的使得F(x)=0）
卷积层
归一化

nn.Conv2d(dim_in, dim_out, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False),nn.InstanceNorm2d(dim_out, affine=True, track_running_stats=True),nn.ReLU(inplace=True),nn.Conv2d(dim_out, dim_out, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False),nn.InstanceNorm2d(dim_out, affine=True, track_running_stats=True))

参考https://blog.csdn.net/weixin_42354073/article/details/89367315
https://blog.csdn.net/zimiao552147572/article/details/104547017/