本文主要是介绍Resnet图像识别入门——残差结构，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
桃树、杏树、梨树，你不让我，我不让你，都开满了花赶趟儿。红的像火，粉的像霞，白的像雪。花里带着甜味儿；闭了眼，树上仿佛已经满是桃儿、杏儿、梨儿。花下成千成百的蜜蜂嗡嗡地闹着，大小的蝴蝶飞来飞去。野花遍地是：杂样儿，有名字的，没名字的，散在草丛里，像眼睛，像星星，还眨呀眨的。
朱自清在写《春》的时候，或许也没有完全认清春天的所有花，以至于写出了“有名字的，没名字的，散在草丛中”这样的句子。
如今，时代变了。
人手一部手机的我们，遇到不认识的花，随时随地就可以打开手机百度识图功能来完成识图。
“杂样儿的，有名字的，有名字的，有名字的，有名字的 … 都散落在手机里，像眼睛，像星星，还眨呀眨的”！
而让我们如此轻松加愉悦的完成识图功能的，便是手机背后运行的大量卷积神经网络，或者说是CNN网络。
大家好啊，我是董董灿。
上篇文章Resnet图像识别入门——卷积的特征提取介绍了通过卷积这一算法进行特征提取的原理和应用。
接下来，沿着Resnet50这个神经网络，介绍一下这个图像分类网络，以及它的核心思想——残差结构。
为什么叫Resnet50
研究AI网络的人拥有网络命名权。
比如我研究出来一个网络，效果很好，要发一篇论文来介绍这个网络，论文中需要给网络起个名字，并且希望这个名字可以流传很广。那么，简单、好记同时又能概括网络思想的名字肯定是首选。
Resnet50 就是这样的名字，这个网络的核心思想，就藏在名字里。Res + net + 50，Res 是 Residual （残差）的缩写，50 指的是整个网络中有50个卷积层。
下图是Resnet50的网络结构图，可以看到，从第一层到最后一层，总共50个卷积算法。 
那么Res（Residual）残差又是个什么东西呢？
残差结构
所谓残差结构，其实就是在正常的神经网络中，增加一个 short cut 分支结构，也称为高速公路。
比如上图中，左侧是正常的卷积层，一层层往下传，在右侧增加一条连线，使得整个网络结构形成了一个残差结构。
这样，网络的输出不再是单纯卷积的输出F(x)，而是卷积的输出和前面输入的叠加F(x) + X。
为什么要增加残差结构
在前面说过，深度卷积神经网络在网络深度不断加深的过程中 ，神经网络会学到不同的特征。但是，能无限制地加深么？比如使用1000层卷积层进行网络的训练的。
答案显然是不行的。
原因在于神经网络训练的过程是不断与目标值进行拟合的过程，直到拟合的误差降低到人们的预期，代表着神经网络训练完毕，一个会识图的AI就诞生了。
但是在实际训练过程中，数据的传递除了从网络前端往后传之外，还需要将最后一层与目标值的误差传回到网络前端，从而进行下一轮的训练，得到更小的误差，这一过程成为神经网络的反向传播。
在往回传的过程中，由于误差本身就很小，如果卷积层数过多，在经过激活函数时，很容易发生误差传着传着就消失了，称为梯度消失。
梯度消失的原因有很多种，不好的激活函数、过深的网络层数等都有可能导致误差消失。
想象一下，上一轮训练结果的误差传不回来，下一轮如何在上一轮的基础上进行进一步优化训练？结果就会导致怎么训练神经网络最终的结果都无法收敛。
AI根本训练不出来！
残差来救场
残差结构这个时候就可以发挥作用！
想象一下，这个高速公路的存在，可以使得输入数据无损地通过。
如果左侧卷积层学习到的数据不够好，那么叠加上无损通过的原始数据，依然保留了原始数据，不至于丢掉原始数据。而如果左侧卷积层学习到的效果很好，那么依然会保留着学习到的数据，下面的卷积层依然可以在这些数据基础上进一步学习优化。
反向传递也是一样，高速公路的存在，可以确保即使很小的误差也能传递过来，从而避免了梯度消失的发生。
说回Resnet50，这个网络就是通过50层卷积的计算，外加残差结构连接，来完成图像分类的。
实际上，目前各大公司直接使用Resnet50进行图像分类是很少的，大多数公司会在这个网络的基础上，结合自家公司的业务场景进行改造，或者直接借鉴Resnet50的网络设计思想，重新设计新的网络，以期获得更加高效的识图效果。
看到这，你或许能够了解，当我们打开百度识图完成图像识别时，它的背后，可能不是Resnet50这一网络，但肯定是有卷积和残差这两个算法！ 
Resnet ，简单，暴力，有效
Resnet50网络的结构其实说简单，它很简单，而且算法思想也很简洁，就是50层卷积的计算，依据卷积局部感受野这一特性，抽取出图像的不同特征，通过最后一层卷积（或者叫做全连接）将图片进行分类。
这样的网络设计，分类效果很好，使得 Resnet50 多次在图像分类大赛中夺冠！
Resnet50除了大量使用了卷积这一算法之外，一个简单暴力的残差结构的应用，使得该网络无论在训练还是推理过程中，其效果都极为出彩！
从此，残差这一结构，受到了人们的关注，以至于，有人开始专门研究不同层之间的残差连接。
结合上一章的内容，一句话总结一下Resne50的核心就是：灵魂在于卷积算法和残差结构，而卷积算法的灵魂是特征抽取。
好啦，残差结构就介绍到这。后面会继续拆解Resnet50这一网络中的经典算法和思想。欢迎持续关注。
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这篇关于Resnet图像识别入门——残差结构的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
