學習筆記TF033:實現ResNet

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ResNet(Residual Neural Network)，微軟研究院 Kaiming He等4名華人提出。通過Residual Unit訓練152層深神經網路，ILSVRC 2015比賽冠軍，3.57% top-5錯誤率，參數量比VGGNet低，效果非常突出。ResNet結構，極快加速超深神經網路訓練，模型準確率非常大提升。Inception V4，Inception Module、ResNet結合。ResNet推廣性好。

瑞十教授Schmidhuber(LSTM網路發明者，1997年)提出Highway Network。解決極深神經網路難訓練問題。修改每層啟用函數，此前啟用函數只是對輸入非線性變換y=H(x,WH)，Highway NetWork保留一定比例原始輸入x，y=H(x,WH)·T(x,WT)+x·C(x,WC)，T變換係數，C保留係數，令C=1-T。前面一層資訊，一定比例不經過矩陣乘法和非線性變換，直接傳輸下一層。Highway Network，gating units學習控制網路資訊流，學習原始資訊應保留比例。gating機制，Schmidhuber教授早年LSTM迴圈神經網路gating。幾百上千層深Highway Network，直接梯度下降演算法訓練，配合多種非線性啟用函數，學習極深神經網路。Highway Network允許訓練任意深度網路，最佳化方法與網路深度獨立。

ResNet 允許原始輸入資訊直接傳輸到後層。Degradation問題，不斷加深神經網路深度，準確率先上升達到飽和，再下降。ResNet靈感，用全等映射直接將前層輸出傳到後層。神經網路輸入x，期望輸出H(x)，輸入x直接傳到輸出作初始結果，學習目標F(x)=H(x)-x。ResNet殘差學習單元(Residual Unit)，不再學習完整輸出H(x)，只學習輸出輸入差別H(x)-x，殘差。

ResNet，很多旁路支線，輸入直接連到後層，後層直接學習殘差，shortcut或connections。直接將輸入資訊繞道傳到輸出，保護資訊完整性，整個網路只學習輸入、輸出差別，簡化學習目標、難度。

兩層殘新式學習單元包含兩個相同輸出通道數3x3卷積。三層殘差網路用Network In Network和Inception Net 1x1卷積。在中間3x3卷積前後都用1x1卷積，先降維再升維。如果輸入輸出維度不同，對輸入x線性映射變換維度，再接後層。

layername outputsize 18-layer 34-layer 50-layer 101-layer 152-layer
conv1 112x112 7x7,64,stride 2
conv2_x 56x56 3x3 max pool,stride 2
3x3,64x2 3x3,64x3 1x1,64x3 1x1,64x3 1x1,64x3
3x3,64 3x3,64 3x3,64 3x3,64 3x3,64
1x1,256 1x1,256 1x1,256
conv3_x 28x28 3x3,128x2 3x3,128x4 1x1,128x4 1x1,128x4 1x1,128x8
3x3,128 3x3,128 3x3,128 3x3,128 3x3,128
1x1,512 1x1,512 1x1,512
conv4_x 14x14 3x3,256x2 3x3,256x6 1x1,256x6 1x1,256x23 1x1,256x36
3x3,256 3x3,256 3x3,256 3x3,256 3x3,256
1x1,1024 1x1,1024 1x1,1024
conv5_x 7x7 3x3,512x2 3x3,512x3 1x1,512x3 1x1,512x3 1x1,512x3
3x3,512 3x3,512 3x3,512 3x3,512 3x3,512
1x1,2048 1x1,2048 1x1,2048
1x1 average pool,1000-d fc,softmax
FLOPs 1.8x10^9 3.6x10^9 3.8x10^9 7.6x10^9 11.3x10^9

ResNet結構，消除層數不斷加深訓練集誤差增大現象。ResNet網路訓練誤差隨層數增大逐漸減小，測試集表現變好。Google借鑒ResNet，提出Inception V4和Inception-ResNet-V2，ILSVRC錯誤率3.08%。《Identyty Mappings in Deep Residual Networks》提出ResNet V2。ResNet殘差學習單元傳播公式，前饋資訊和反饋訊號可直接傳輸。skip connection 非線性啟用函數，替換Identity Mappings(y=x)。ResNet每層都用Batch Normalization。

Schmidhuber教授，ResNet，沒有gates LSTM網路，輸入x傳遞到後層過程一直發生。ResNet等價RNN，ResNet類似多層網路間整合方法(ensemble)。

《The Power of Depth for Feedforward Neural Networks》，理論證明加深網路比加寬網路更有效。

Tensorflow實現ResNet。contrib.slim庫，原生collections。collections.namedtuple設計ResNet基本Block模組組named tuple，建立Block類，只有資料結構，沒有具體方法。典型Block，三個參數，scope、unit_fn、args。
Block(‘block1‘, bottleneck, [(256, 64, 1)] * 2 + [(256, 64, 2)])，block1是Block名稱(或scope)，bottleneck是ResNet V2殘差學習單元。最後參數是Block args，args是列表，每個元素對應bottleneck殘差學習單元。前面兩個元素(256, 64, 1),第三元素(256, 64, 2)，每個元素都是三元tuple(depth,depth_bottleneck,stride)。(256, 64, 3)代表bottleneck殘差學習單元(三個卷積層)，第三層輸出通道數depth 256，前兩層輸出通道數depth_bottleneck 64，中介層步長stride 3。殘差學習單元結構[(1x1/s1,64),(3x3/s3,64),(1x1/s1,256)]。

降採樣subsample方法，參數inputs(輸入)、factor(採樣因子)、scope。fator1,不做修改直接返回inputsx，不為1,用slim.max_pool2d最大池化實現。1x1池化尺寸，stride步長，實現降採樣。

定義conv2d_same函數建立卷積層，如果stride為1，用slim.conv2d，padding模式SAME。stride不為1,顯式pad zero。pad zero總數kernel_size-1 pad_beg為pad//2,pad_end為餘下部分。tf.pad補零輸入變數。已經zero padding，只需padding模式VALID的slim.conv2d建立此卷積層。

定義堆疊Blocks函數，參數net輸入，blocks是Block class 列表。outputs_collections收集各end_points collections。兩層迴圈，逐個Block，逐個Residual Unit堆疊。用兩個tf.variable_scope命名殘差學習單元block/unit_1形式。第2層迴圈，每個Block每個Residual Unit args，展開depth、depth_bottleneck、stride。unit_fn殘差學習單元產生函數，順序建立串連所有殘差學習單元。slim.utils.collect_named_outputs函數，輸出net添加到collection。所有Block所有Residual Unit堆疊完，返回最後net作stack_blocks_dense函數結果。

建立ResNet通用arg_scope，定義函數參數預設值。定義訓練標記is_training預設True，權重衰減速度weight_decay預設0.001。BN衰減速率預設0.997,BN epsilon預設1e-5,BN scale預設True。先設定好BN各項參數，通過slim.arg_scope設定slim.conv2d預設參數，權重正則器設L2正則，權重初始化器設slim.variance_scaling_initializer()，啟用函數設ReLU，標準化器設BN。最大池化padding模式預設設SAME(論文中用VALID)，特徵對齊更簡單。多層嵌套arg_scope作結果返回。

定義核心bottleneck殘差學習單元。ResNet V2論文Full Preactivation Residual Unit 變種。每層前都用Batch Normalization，輸入preactivation，不在卷積進行啟用函數處理。參數，inputs輸入，depth、depth_bottleneck、stride，outputs_collections收集end_points collection，scope是unit名稱。用slim.utils.last_dimension函數擷取輸入最後維度輸出通道數，參數min_rank=4限定最少4個維度。slim.batch_norm 輸入 Batch Normalization，用ReLU函數預啟用Preactivate。

定義shorcut，直連x，如果殘差單元輸入通道數depth_in、輸出通道數depth一致，用subsample，步長stride,inputs空間降採樣，確保空間尺寸和殘差一致，殘差中介層卷積步長stride；如果不一致，用步長stride 1x1卷積改變通道數，變一致。

定義residual(殘差)，3層，1x1尺寸、步長1?輸出通道數depth_bottleneck卷積，3x3尺寸、步長stride?輸出通道數depth_bottleneck卷積，1x1尺寸、步長1?輸出通道數depth卷積，得最終residual，最後層沒有正則項沒有啟用函數。residual、shorcut相加，得最後結果output，用slim.utils.collect_named_outputs，結果添加collection，返回output函數結果。

定義產生ResNet V2主函數。參數，inputs輸入，blocks為Block類列表，num_classes最後輸出類數，global_pool標誌是否加最後一層全域平均池化，include_root_block標誌是否加ResNet網路最前面7x7卷積、最大池化，reuse標誌是否重用，scope整個網路名稱。定義variable_scope、end_points_collection，通過slim.arg_scope設slim.con2d、bottleneck、stack_block_dense函數的參數outputs_collections預設end_points_colletion。根據include_root_block標記，建立ResNet最前面64輸出通道步長2的7x7卷積，接步長2的3x3最大池化。兩個步長2層，圖片尺寸縮小為1/4。用stack_blocks_dense產生殘差學習模組組，根據標記添加全域平均池化層，用tf.reduce_mean實現全域平均池化，效率比直接avg_pool高。根據是否有分類數，添加輸出通道num_classes1x1卷積(無啟用函數無正則項)，添加Softmax層輸出網路結果。用slim.utils.convert_to_dict 轉化collection為Python dict。最後返回net、end_points。

50層ResNet，4個殘差學習Blocks，units數量為3?4?6?3，總層數(3+4+6+3)x3+2=50。殘差學習模組前，卷積、池化把尺寸縮小4倍，前3個Blocks包含步長2層，總尺寸縮小4x8=32倍。輸入圖片尺寸最後變224/32=7。ResNet不斷用步長2層縮減尺寸，輸出通道數持續增加，達到2048。

152層ResNet，第二Block units數8，第三Block units數36。

200層ResNet，第二Block units數23，第三Block units數36。

評測函數time_tensorflow_run測試152層ResNet forward效能。圖片尺寸224x224，batch size 32。is_training FLAG設False。resnet_v2_152建立網路，time_tensorflow_run評測forward效能。耗時增加50%，實用卷積神經網路結構，支援超深網路訓練，實際工業應用forward效能不差。

參考資料：
《TensorFlow實踐》

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