Deep Residual Learning for Image Recognition 这篇paper讲的是残差网络，用于简化非常深的网络，该框架层能根据输入来学习残差函数而非原始函数。深度网络存在的梯度消失爆炸问题通过BN得到了有效解决，出现的另一个问题是网络的退化问题，这是指当网络深度加深时，准确率提高，随之下降。并且这种下降并不是因为过拟合，因为我们假设深层网络是从浅层网络直接复制来的，理论上深层网络不应该比浅层网络有更高的错误率，但是实际上并不是这样。显然大家 可能会认为既然深度网络不好那我们使用浅层网络就好了，但是实际上是一定程度下，越深的网络学习效果越好（因此上文提到的退化问题的原因在研究中）。但是通过这种假设我们可以通过学习Residual 映射（残差映射），而非等值映射，如果残差映射的响应越小，越接近0，表示这个映射更接近等值映射。我们就是通过这样的思路学习的。
上图描述的就是我们的思路，x代表等值映射，F（x）表示残差，原始的映射是H（x）
论文到这里还没有完，论文引入“shortcut”的思想，依旧如上图所示，并不是所有的层都要经过上面的处理，而是选择隔两层或更多的层进行操作，这样我们既保留了深度网络，充分利用了信息，又不会造成退化问题，可以说是一举多得。
公式 F(x)+x 可以通过前馈神经网络的“shortcut连接”来实现(Fig.2)。Shortcut连接就是跳过一个或者多个层。在我们的例子中，shortcut 连接只是简单的执行恒等映射，再将它们的输出和堆叠层的输出叠加在一起(Fig.2)。恒等的shortcut连接并不增加额外的参数和计算复杂度。完整的网络仍然能通过端到端的SGD反向传播进行训练，并且能够简单的通过公共库（例如，Caffe）来实现而无需修改求解器（solvers）。
通过这种idea,我们使用y代替h(x)，那么y = F(x) + x ,其中x是等值映射，如果x和F（x）的维度相同，那么表示为：
如果x和F（x）的维度不同，那么将其变成相同的维度。
在实验过程中，我们首先设置一个基准：
plain网络：设置一些规则：卷积层3*3的滤波器，1.输出特征尺寸相同的层含有相同数量的滤波器（2）如果特征尺寸减半，滤波器的数量增加一倍来保证每层的时间复杂度相同。通过stride维2的卷积层来进行采样，网络的最后是一个全局的平均pooling和一个1000类的softmax全连接层，加权层的层数维34.
Residual Network：在plain网络的基础上插入shortcut连接，将网络变成对应的残差网络，如果输入和输出的维度相同不需要考虑维度问题，如果维度不同，1.shortcut仍使用等值映射，在增加的维度上使用0来填充，这样做不会增加额外的参数2.使用等式（2）中的映射使得维度保持一致，类似于1*1卷积。当shortcut跨越两种尺寸的特征图时，均使用stride维2的卷积。
图有点太小了，放大看吧
在进行实验的时候需要调整图像大小，使它的短边长度随机从【256，480】中采样来增大图像的尺寸，从一张图像或者它的水平翻转图像中随机采样一个224*224的crop。每个像素减去均值，图像使用标准的颜色增强。在每一个卷积层之后，激活层使用BN归一化。其它的设置都是常规的。
解释一下为什么那个长图是34层，上图中34-layer 那一列参数分别是3,4,6,3,就是这种模块分别重复的次数，再加上输出层输入层，所以最后就是34层，层数少的情况下stride一般为2，如果层数很多超过50层，stride可能维3或者更大，这篇论文使用2.
另一点是101层或者50层的第一个卷积层数设置，卡伊看到是1*1，64，这是在输入后减少计算量，最后又将其还原成原来的维度1*1，256，这样极大的减少了运算量。这篇论文其它地方还用到了数据增强的处理，不再一一赘述。