首先解释何为残差，一般和误差做一个区分
误差是观察值与真实值之间的差。误差中的观察值表示通过测量得出的值，真实值表示那个理想地、几乎不可能达到的精确的值。可以说我们的模型是自带误差。误差是无法消除得
残差是观察值与模型估计值之间的差。残差中的观察值就是我们的标注数据的值，在实际的使用上，也直接将这个观察值描述为真实值。模型估计值不必多说，就是我们对每个样本的预测值。那按照这样的定义，损失函数中的算子不就包含了这个残差吗？
这个y - f(x)是否就是残差？？就是一个东西
使用的时候，残差就是符合直觉得那个值。早就包含在loss function中了
可以看到，resnet在alexnet的基础上将错误率再降低10%以上。在alexnet之前，只能使用基于统计学的像素级特征，比如HOG\SIFT，麻烦而且效果也比较差
resnet在alexnet的基础上，提出了残差模块，将CNN可以做到更深更宽，从此以后，卷积的限制变得微乎其微。但这又招致另外的一些批评，认为CNN提取的特征缺乏解释性，不可靠
resnet这是个很恐怖的深度
QUESTIONMARK:为什么卷积网络在之前不能做到很深？
回顾历史，在lenet时代，算力不够导致模型不能被设计得很大。或者说，正因为那时候的CNN普遍比较浅，因此还没有意识到CNN做深做宽之后产生的其他问题。
到了alexnet时代，利用有效的dropout机制、relu激活，已经可以超越lenet时代的限制。此时已经意识到除了算力问题之外，还存在梯度弥散的问题。信息在前向传播中的衰减，误差在反向传播中的衰减。
那么更深网络中误差收敛效果变差可以归因于梯度弥散吗？？
不能。因为梯度弥散在浅层网络中同样会存在。比如说特征的第一次前向传播，如果模型初始化有问题，那么很有可能在第一次传播至输出层时，信息直接衰减到无法训练的程度。所以模型权值的初始化现在普遍是采用基于某种统计分布的初始化，比如说服从标准正态分布
可以归因于过拟合吗？？
显然也是不能的。过拟合描述的是训练集误差小，测试集误差高的现象。的确，网络参数越多越有可能出现过拟合的现象，按照过拟合的定义，56层的网络显然应该拟合得更好才对。
也就说，这个现象不仅不是因为过拟合，反而是某种原因破环了大网络更容易过拟合这个规则
可以看到，网络变身之后误差收敛的效果反而变差了
那么我们将更深网络中误差收敛效果变差这个现象描述为 “网络退化”
resnet解决了这个问题，子豪兄直接就开始讨论解决的方法
但这个现象发生的原因是什么呢？？
我们选择加深网络的层数，是希望深层的网络的表现能比浅层好，或者是希望它的表现至少和浅层网络持平（相当于直接复制浅层网络的特征），可实际的结果却是发生了网络退化
在MobileNet V2的论文中提到，由于非线性激活函数Relu的存在，当输入小于0的时候，神经元的输出直接置为0，相当于神经元永远静默或者是死亡，神经元的死亡几乎是不可逆的，等价于发生了许多不可逆的信息损失。我们试想一下，一个特征的一些有用的信息损失了，那他的表现还能做到持平吗？答案是显然的。
这也只是其中的一个解释
可以换掉relu激活函数吗？？
之后又出现了leaky relu, 将x<0的部分换成了y = 0.1x。
何为恒等映射？？
这是resnet解决网络退化的核心机制。假设有两个网络a,b.b网络是a网络加深了三层的结果。
假设我们希望a,b两个网络最终的效果保持一致，那么假设b网络的输入是x，输出为h(x).则a,b两个网络表现持平就可以表示为h(x) = x.这种让输入与输出相等的操作就叫恒等映射。
这并不是一个陌生的概念，以前我们常常做的恒等变形就是这个东西
关于resnet解决网络退化的机理的一个猜想：resnet相当于几个浅层网络的集成ensemble(集成)
集成这个词，除了ensemble learning之外，还有dropout机制，其中一个作用相当于集成了多个模型。
但这又产生了一个问题：恒等映射从某种意义上是将深层网络变浅了，那我一开始做浅点不就行了？从实验结果看，毫无疑问采用这种模式的模型效果是更好的。这又是为什么？？
resnet解决网络退化的原因：
梯度回传是怎么一回事？？怎么回传？？
比如说boosting这个技术
核心思想是强化之前分类错误的部分，多次迭代之后，将多个弱分类器进行直接叠加，就得到了一个强分类器
resnet也有类似的做法，我们的目标是令x = h(x)，如果网络训练得足够好，那么残差f(x)就应该足够小
这倒是，传统的神经网络本来的目标就是要迅速收敛Loss,这就要求每一次迭代尽可能有效，少做无用功，等到loss 不在收敛，我们就判断模型差不多训练完成
我们向模型加入非线性因素主要是为了增加分类器的分类能力，但是加的越多，反过来就造成了更为严重的信息损失
这里说了梯度回传，想了想，觉得应该就是梯度反向传播。这里说的梯度相关性或者说相邻像素的相关性，怎么在数学上表示呢？？
上面这两个结构是等价的。但这个位置，跳过某些层是什么意思？？？不应该都是上面那样
h(x) = x + f(x)，也没有看到做了if分支之类的结构啊？？
在这个结构中f1,f2,f3可以称作是残差块，它的子结构就是CBL，卷积+BN+激活
在transformer里面讲的encoder,decoder也是有子结构
resnet又跟dropout的更能有重合了,之前在yolo2当中讲到BN层的时候，也提到这一点，并且BN层和dropout是不能同时使用的。dropout又是alexnet提出的方法，这种方法可以有效的防止过拟合
那么总结来说，resnet改动的东西就是用于提取卷积特征的backbone
