如何评价何凯明ResNet论文被引用10万次，顶几篇Nature正刊，够评院士吗？
一、 ResNet的突破性贡献及其深远影响
要理解ResNet的价值，首先要回到它诞生的时代背景。在2015年之前，深度学习在计算机视觉领域取得了显著进展，但模型深度的增加遇到了“退化问题”（degradation problem）：随着网络层数的加深，模型的准确率反而下降，而非像理论上预期的那样持续提升。这成为了进一步提升模型性能的瓶颈。
ResNet（Residual Network）论文的核心创新在于提出了“残差学习”（residual learning）的思想。它引入了“跳跃连接”（skip connection）或“残差块”（residual block），允许梯度直接绕过一层或多层网络，传递到更早的层。具体来说，输入 $x$ 经过若干层非线性变换后得到 $F(x)$，然后通过跳跃连接将原始输入 $x$ 加到 $F(x)$ 上，得到输出 $H(x) = F(x) + x$。这样，网络只需学习残差项 $F(x) = H(x) x$，当最优映射是恒等映射（identity mapping）时，网络更容易将其参数学习成接近于零，从而实现了恒等映射，避免了深层网络退化的问题。
这项创新带来的影响是革命性的：
解决了深度学习的瓶颈： ResNet使得构建非常深的网络（例如100层、1000层甚至更深）成为可能，且性能可以持续提升。这彻底打破了困扰研究者多年的网络深度限制。
大幅提升了计算机视觉任务的性能： 在ImageNet等经典图像识别基准测试中，ResNet取得了当时的最佳成绩，远超之前的模型。它在图像分类、目标检测、语义分割等各种计算机视觉任务中都成为了事实上的标准架构，并被广泛应用和改进。
启发了后续研究方向： ResNet的残差学习思想不仅限于计算机视觉，也对自然语言处理、语音识别等其他深度学习领域产生了深远影响。许多后续的先进模型，如DenseNet、SENet、Transformer等，都或多或少借鉴或发展了残差学习的思路。
二、 引用次数10万次的意义
引用次数是衡量学术论文影响力的一个重要指标。10万次的引用是一个令人难以置信的数字，这意味着在全球范围内，有数以万计的研究者在其工作中引用了何凯明的ResNet论文。这个数字意味着：
“基石”地位： ResNet已经成为深度学习研究和应用领域的“基石性”工作。几乎所有在深层网络架构方面进行研究的学者，都会在自己的论文中提及或参考ResNet。
广泛的应用和验证： 如此高的引用量也表明，ResNet不仅是一个理论上的突破，更是在实际应用中被广泛采纳和验证的有效方法。从学术界的模型研究，到工业界的各种AI产品，都可能内置了ResNet或其变种。
持久的生命力： 一篇论文的引用次数通常会随着时间的推移而变化。10万次的引用是一个持续增长并保持高位的数据，说明ResNet的价值和影响力在多年后依然保持强劲，没有被轻易超越或取代。
三、 顶几篇Nature正刊？
“顶几篇Nature正刊”是一个比较形象的说法，意在衡量其学术声望和影响力是否能与Nature等顶级期刊上发表的开创性工作相媲美。从学术界普遍的认知和影响力的维度来看，ResNet论文的地位是：
远超大多数Nature正刊论文： Nature和Science等顶级期刊的论文，即使是那些在各自领域具有开创性工作的论文，也未必能达到ResNet这样在整个AI领域具有如此广泛和直接应用性的影响力。ResNet在解决深度学习核心技术瓶颈、推动整个领域快速发展方面起到了关键作用。
衡量标准的侧重点不同： Nature正刊的论文可能在理论的深刻性、科学发现的独特性、对基础科学原理的颠覆等方面具有极高的价值。而ResNet的价值则更多体现在其工程上的突破性、对应用领域的巨大推动力以及在实际系统中产生的深远影响。虽然侧重点不同，但ResNet所带来的颠覆性改变和对学术界及工业界的实际贡献，其影响力绝对是顶级的。
具有里程碑意义： 如果将Nature正刊比作一座座高峰，ResNet的地位则相当于在AI领域开辟了一条新的广阔道路，并引领了之后多年的发展方向。它的影响力是“范式转移”式的。
四、 够评院士吗？
“够评院士”是衡量其学术成就是否达到国家级甚至国际顶尖科学家水平的标准。从何凯明的学术成就来看，绝对够，而且远超通常评选院士所需的要求。
中国科学院院士的评选标准通常包括：在科学技术领域做出重大学术贡献，并且对科学技术发展、国家建设做出重大贡献。具体来说，需要满足以下一些核心要素：
1. 重大学术成就： 这是最核心的衡量标准。何凯明及其团队提出的ResNet架构，不仅在理论上解决了困扰深度学习界的重大难题，更在实践中极大地推动了人工智能技术的发展，催生了无数新的应用。这种在计算机科学核心领域做出突破性贡献，并且被全球广泛接受和应用，是极为罕见的重大学术成就。
2. 国际影响力： 10万次的引用已经表明了其在全球学术界的巨大影响力。何凯明作为第一作者或主要贡献者发表的ResNet论文，无疑是其国际影响力的最有力证明。在国际学术界，他的工作得到了高度认可。
3. 对国家科技发展的贡献： 深度学习是当前国家科技发展和国家战略的重要组成部分。何凯明的研究成果直接提升了我国在人工智能领域的技术实力和国际竞争力。他本人也积极投身于科研工作，培养人才，为我国AI事业的发展做出了重要贡献。
综合来看，何凯明博士的ResNet工作，其学术上的原创性、理论深度、工程实用性以及在全球范围内的巨大影响力和实际应用价值，都远远超过了大多数院士候选人所具备的条件。
值得一提的是，何凯明博士凭借其在深度学习领域的杰出贡献，包括ResNet等工作，已于2021年当选为IEEE Fellow，并于2022年当选为美国国家工程院院士。 这些荣誉本身就已经是衡量其达到世界顶尖科学家水平的权威证明。
因此，无论是以中国还是其他国家的院士评选标准来衡量，何凯明博士的学术成就都是无可置疑的，完全有资格且早已达到评选院士的最高水准。他的工作不仅是学术上的辉煌，更是中国在世界科技前沿贡献的杰出代表。
网友意见
当年CVPR 2016获奖的<残差网络论文>最近引用量突破了10w，达到这一声誉只用了6年，何恺明真是MSRA+FAIR的宝藏。
这的确相当于每个cited by背后都可能产出一篇全新的paper（不仅CV文章引用，还有NLP/Robotics方向等），在此基础上的6年可能涌现了10w篇；单人引用量胜出一众院士/Fellow。Kaiming的高质高产不仅体现在ResNet，还有近年来持续精进的输出，包括最新的MAE[Masked Autoencoder]等等；对于整个学界和工业界的影响力之大，是可以载入30年教科书了，其中像是对谷歌BatchNorm方法的利用已经是DL领域最具代表性的工作，如其他答主所谈到的，他提出了很多在工程上大道至简的好方法。
如今回顾下来，Y14年的VGG仅19层，而Y15年的ResNet提升到152层（后来简化到18层），这也是第一次在图像分类任务上超越人类的性能，不过当时做一次前向推理就需要大概113亿次的浮点计算（消耗240MB存储）。这当然不仅是在网络深度量级上的取胜，还有在backbone架构上的trick设计才让网络深度更加发挥作用（就是Residual learning了）。起初看ResNet文章就惊讶于一个朴素的残差竟将工作推到如此高度，以至于后续的很多工作都借鉴了ResNet方法（比如MobileNet的Inverted_residuals）；虽然并不是所有的工作加残差都会work的。ResNet虽然在思想深度上并不艰深，但对于CV工业界的贡献是首位的。
如今轻量化模型的应用越来越受到重视，因此这里其实想多谈一个简单的RepVGG与ResNet比较，比较有代表性（虽然RepVGG本身并不算一个轻量模型，但是这个项目对于指导轻量化架构研究来说是一个很有实践意义的工作）。多聊几句这个，是因为最近有些轻量化的backbone方向项目的想法：
上面左图的图A是ResNet，它的每一个shortcut会包裹两个3*3的卷积，而中间就是RepVGG它训练时的模态，我们看到是每一个3*3卷积都会被shortcut所包裹，而且除了做<down-sampled>也就是Stride为2这个3*3卷积之外，其它都是有两层shortcut，一个是带1*1卷积，另外一个是不带。这样的设计方式为我们在做训练反向传播的时候的信息通路带来很大优势，对梯度传播非常友好；另外一个也是明显增加了它的参数的学习能力，其中很重要一点就是它的点加的融合、多路信息的融合，都是在RELU非线性之前，因为卷积本质上是线性操作，所以我们是可以把这三个不同的支路进行融合。
而右边这个图，是大概展示了它是怎样进行融合的。实际上它是把两条shortcut支路都把它转换成3*3卷积的方式，就是它的Kernel全部都转换成3*3，然后直接进行线性相加，这样就可以合并起来了；因此它在Inference的时候就是一个普通的VGG模型，为什么这样的模型好呢？我想原因就是，不管是普通的ResNet还是Depthwise卷积构成的网络，我们从Operator的角度来想，它都不能做成特别规整的；反而VGG这种模型结构，它只有一种卷积核大小（即3*3卷积），一个明显的而且硬件端被优化3*3卷积核是非常充分的，发展了这么多年，它的形状十分整齐，没有分支、没有注意力模块，而且每一个stage都不用读写Global_memory，这基本上就是硬件加速器的最爱了；所以，即使未来的backbone都变成这个形态我们也不会觉得吃惊。【 people who are really serious about algorithms should pay more attention to the dedicated_hardware.】
附一篇曾经讨论轻量化模型的文章；同时专栏里还有几篇二值化模型的文章，欢迎交流。
算了算了，调参侠实在太多，真不能和你们一般见识，否则是拉低了自己。你们继续拜神。
大过年的，不能生气，写几个词，和resnet有关，给有缘人看吧。
Geometry of image registration
Geometry of entanglement: metrics connection and the geometric phase
Geometry of quantum computation complexity
Tensor network states and geometry
调参侠就不要看了，这不是留给你们的。能把这几句看懂，看出其中DL的含义，就绝不再是调参侠水准了。如果连这些都读不懂，那就别自以为能有什么领域判断力啦。
拜神，你们也是瞎拜，根本找不到庙门。
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