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结构

• 残差学习是用来学习恒等映射的残差的。（Residual learning is proposed to learn residual of identity mapping——cited from Residual attention network for image classification.）
• ResNet block有两种，一种两层结构，一种三层结构
  
• 我们需要求解的是映射：H(x)。
• 残差结构将这个问题转换为求解网络的残差映射函数，也就是F(x)，其中F(x) = H(x)-x。

残差：观测值与估计值之间的差。这里 H(x) 就是观测值，x 就是估计值（也就是上一层ResNet输出的特征映射）。我们一般称x为identity Function，它是一个跳跃连接；称F(x)为ResNet Function。

• 从而，问题转换成了 H(x) = F(x)+x。

原因与分析

• 如果是采用一般的卷积神经网络（没有跳跃连接），原先需要求解的是 H(x) = F(x) 。
• 那么假设在网络达到某一个深度时，网络已经达到最优状态了，也就是说，此时的错误率是最低的时候，再往下加深网络就会出现退化问题（错误率上升的问题）。此时要更新下一层网络的权值 / 权重就会变得很麻烦，权值 / 权重 应该是一个让下一层网络同样也是最优状态才行。
• 但是采用残差网络就能很好的解决退化问题。
• 假设当前网络的深度能够使得错误率最低，如果继续增加上图的 ResNet 结构，为了保证下一层的网络状态仍然是最优状态，我们只需要令 F(x)=0 即可！因为 x 是当前输出的最优解，为了让它成为下一层的最优解也就是希望咱们的输出H(x)=x的话，是不是只要让F(x)=0就行了？
• 当然上面提到的只是理想情况，在真实测试的时候 x 一般是难以达到最优的，但是总会有那么一个时刻它能够无限接近最优解。采用ResNet 的话，也只需要小小的更新F(x)部分的权重值即可！不用像一般的卷积层一样大动干戈（大幅度更新）！

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