一、ResNet论文
ResNet是由何凯明等人于2015年提出的深度残差网络。在深度学习研究中，神经网络的数量一般为几层到十几层，增加网络深度可以提高网络识别能力，但同时网络也容易出现梯度消失问题，训练网络变得困难。ResNet通过加入残差模块，使得网络在进行浅层学习的同时，能够以更快的速度学习更深层的信息，提高了网络的识别能力。
这篇论文提出的ResNet模型完全由卷积神经网络组成，没有任何全连接层。除了池化操作和卷积层之外，每个残差模块中均包含两层卷积层，并对输入信号做一个恒等映射，将其与输出信号相加，得到残差项。模型最后通过全局池化和softmax分类器得到预测结果。
二、ResNet模型
ResNet在原论文中提出了两个模型：ResNet-18和ResNet-34，它们分别有18层和34层。2016年，何凯明等人提出的ResNet-101和ResNet-152更深，网络有101和152层。随着网络层数的加深，网络的性能得到了显著提升。
三、ResNet怎么读
ResNet的全称是“残差网络”（Residual Network），我们可以直接读作“residual network”，或者简写成“ResNet”，这两种读法都是可以的。
四、ResNet网络结构
在ResNet中，一个基本的残差块通常包含两个卷积层。假设输入信号是$x$，第一个卷积层在输出$x$之前将其转换为$F(x)$。第二个卷积层将$F(x)$转换为输出$H(x)$。残差块将$H(x)$和输入信号$x$相加，得到残差$R(x)$。即：
$$H(x) = F(x) + x$$
$$R(x) = H(x) - x = F(x)$$如果残差项非常小，或者接近于0，那么同样可以通过将恒等映射作为残差项来提高网络性能。在ResNet中，每隔一段网络距离，会在其中增加一个附加层，即“shortcut connection”。
五、ResNet论文原文
ResNet论文原文可以在以下网址中获取：https://arxiv.org/pdf/1512.03385.pdf
六、ResNet发明人
ResNet的发明人为何凯明（Kaiming He）等人，他们是2016年ImageNet图像识别比赛的冠军小组，也是计算机视觉领域的知名学者之一。
七、ResNet论文详解
ResNet通过加入残差模块，较之一般网络，在网络深度增加的情况下使得网络顶部的准确率不再下降，尤其在超过100层的时候，相比于其他网络，ResNet的性能表现非常优异，而且训练时间也不会过长。具体来说，ResNet引入残差模块解决梯度消失问题，使用全局平均池化代替全连接层，减少模型参数等特点。
下面展示ResNet的一个代码实例：
import tensorflow as tf
# input tensor
inputs = tf.keras.Input(shape=(32, 32, 3))
# ResNet-18 network architecture
def res_block(inputs, filters, kernel_size, strides):
x = tf.keras.layers.Conv2D(filters, kernel_size, strides=strides, padding='same')(inputs)
x = tf.keras.layers.BatchNormalization()(x)
x = tf.keras.layers.Activation('relu')(x)
x = tf.keras.layers.Conv2D(filters, kernel_size, strides=1, padding='same')(x)
x = tf.keras.layers.BatchNormalization()(x)
shortcut = tf.keras.layers.Conv2D(filters, 1, strides=strides, padding='same')(inputs)
shortcut = tf.keras.layers.BatchNormalization()(shortcut)
x = tf.keras.layers.add([shortcut, x])
output = tf.keras.layers.Activation('relu')(x)
return output
x = tf.keras.layers.Conv2D(64, 3, strides=1, padding='same')(inputs)
x = tf.keras.layers.BatchNormalization()(x)
x = tf.keras.layers.Activation('relu')(x)
# ResNet Block1
x = res_block(x, filters=64, kernel_size=3, strides=1)
x = res_block(x, filters=64, kernel_size=3, strides=1)
x = res_block(x, filters=64, kernel_size=3, strides=1)
# ResNet Block2
x = res_block(x, filters=128, kernel_size=3, strides=2)
x = res_block(x, filters=128, kernel_size=3, strides=1)
x = res_block(x, filters=128, kernel_size=3, strides=1)
# ResNet Block3
x = res_block(x, filters=256, kernel_size=3, strides=2)
x = res_block(x, filters=256, kernel_size=3, strides=1)
x = res_block(x, filters=256, kernel_size=3, strides=1)
# ResNet Block4
x = res_block(x, filters=512, kernel_size=3, strides=2)
x = res_block(x, filters=512, kernel_size=3, strides=1)
x = res_block(x, filters=512, kernel_size=3, strides=1)
x = tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D()(x)
outputs = tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')(x)
resnet = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)
resnet.summary()
