1.abstract
此篇文章說明越深的網路越難學，經由此篇網路所介紹的shortcut技巧，resnet可以把網路加深到152層(比VGG網路深8倍)，並且使用ensemble的技巧加上resnet可以使得網路在2015 Imagenet 測試集上得到3.57%的錯誤率，是當時ILSVRC2015 比賽的第一名。
上圖即是說明此現象，由圖可以看出，當網路從20層加深到56層的時候，錯誤率更高了，這現象同時體現在訓練集以及測試集中
2.main
作者的想法很簡單，就是把前一層的輸入透過一個連接方式連接到下一層，這麼做可以解決梯度消失的問題，分成兩種，一種稱做identity mapping就是直接拉一個連接點，但有時候F(X)與X的大小不一定完全一樣，這時候就要透過其他方法來讓兩者的大小相等
- A:使用padding增加dimension
- B:使用projection shortcuts，也就是使用1*1的卷積核增加dimension，其餘的使用identity mapping
- C:全部使用projection shortcuts
作者分別針對三種實驗比較結果，從上表可以發現，效果比分別是C>B>A，作者說明A的效果差是因為僅僅對feature map 做padding並不會有殘差學習效果，而最好的效果是C，作者說明可能是因為有額外的參數供模型學習，但作者往後的實驗沒有使用C選項，因為參數量會多很多，這樣會使得模型大小增加
3.experiment
- Imagenet
作者一開始拿VGG模型開始改，作者設計出一個34層的網路，這網路的feature map size可以和原本的VGG相對應，如下圖所示。作者設計出的網路是3.6billion flops遠比VGG網路19.6billion flops少，雖然更深但是計算量確更少，且由下表的結果可以發現不只計算量更少，準確率也更高
之後作者將18層網路與34層網路相比較，從下述兩張圖表可以發現三件事
1.resnet-34 比 resnet-18 效果要好
2.與不是resnet的結構相比較，可以發現同樣是增加網路深度到34層，但是resnet的版本可以得到更低的錯誤率
3.resnet-34的版本相對收斂快了許多
作者實作residual 結構的時候共有兩種，一種是左邊的兩個3*3卷積層，用在resnet-34網路上，但若用左邊的架構套用在更深的網路的話那模型就會太大了，因此作者又設計出右邊的residual架構，稱作bottleneck，主要是為了減少深層網路的整體參數量
作者針對Imagenet做了五種模型，從50layer開始就把residual block換成了3層layer的模式，即使網路已經加深到了152層(11.3 billion flops)這麼深了，但是計算複雜度(flops)依然小於VGG16/19(15.3/19.6 billion flops)
各種不同深度的網路實驗效果如下，可以發現網路152層擁有最高的準確率，在當時是ILSVRC比賽的第一名，是劃時代之作
- Cifar-10
作者另外針對cifar-10資料集去做實驗，第一層採用的是3*3的卷積層，之後就是採用下面的公式圖表做設計，因此包括全連接層的話總共有6n+2層網路，隨著n=3、5、7、9，網路總層數分別為20、32、44、56，各個階段的filter在feature map 32X32的時候為16，之後是32、64。
各個網路的實驗效果如下表所示，resnet-110達到了最低的錯誤率6.43，作者也實驗了超級深的網路resnet-1202，但實驗效果沒有預期好，作者猜測這可能是模型over-fitting了
下圖是不同網路的比較表，左邊是plain-network，中間是resnet-network，和Imagenet的實驗結果一樣，同樣都存在著網路越深訓練錯誤率越小的效果
- layer response
作者把每層網路的feature map取標準差然後畫成圖表呈現如下，經由實驗發現出，resnet的layer response比plain net的小很多，且隨著網路的深度加深，網路的響應也隨之越來越低，這也符合剛開始作者的最初想法。
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