Resnet是否只是一个深度学习的trick？
为了更详细地阐述这一点，我们可以从几个层面来理解ResNet的价值和意义：
1. 深度网络训练的“梯度消失/爆炸”困境：
在ResNet出现之前，想要训练一个非常深（层数很多）的神经网络是一件极其困难的事情。随着网络层数的增加，反向传播过程中，梯度信号会一层一层地传递。理论上，每一层都会对梯度进行一次乘法运算（通过权重矩阵和激活函数导数）。在大量乘法作用下，梯度可能会变得非常小（梯度消失），导致前面层的权重更新几乎停滞，模型无法有效学习；或者变得非常大（梯度爆炸），导致权重更新剧烈波动，模型训练不稳定，甚至无法收敛。
当时的解决方法包括：
更小的学习率和更精细的初始化： 这能在一定程度上缓解问题，但对于非常深的层数，效果有限。
Batch Normalization (BN)： BN 的出现是另一个里程碑，它通过对每层输入的激活值进行归一化，稳定了每一层的输入分布，显著缓解了梯度消失/爆炸问题，也允许使用更高的学习率。但这依然没有完全解决深层网络训练的瓶颈。
精巧的网络结构设计： 一些研究者尝试设计更“浅”的网络，或者使用更特殊的连接方式，但这往往会牺牲模型的表达能力。
2. ResNet的“残差学习”核心思想：
ResNet（Residual Network）的核心思想是通过引入“残差块 (Residual Block)”来解决深层网络训练的难题。一个残差块的基本结构是：
输入 $x$ 经过一系列的层（例如两个卷积层），输出 $F(x)$。正常情况下，我们期望这层网络的学习目标是直接输出 $H(x)$。而残差学习的思想是，我们不再直接学习 $H(x)$，而是学习 $H(x) x$ 这个“残差”。所以，这个块的输出就是 $F(x) + x$。
这里的“+ x”就是一个“捷径连接 (Shortcut Connection)”或“恒等映射 (Identity Mapping)”。
为什么这个简单的结构会有如此大的魔力？
缓解梯度消失： 在反向传播时，梯度可以通过这个“捷径”直接传递到前面的层，避免了经过多个非线性激活函数和权重矩阵的多次乘法。即使某些层的权重更新很小，梯度仍然能够有效地传播。想象一下，如果一个层本来的目标是学习一个“恒等映射”（即输出等于输入），那么它只需要学习残差为零即可，这比直接学习恒等映射更容易。如果后面的层需要一个恒等映射，那么这个残差块的学习目标就是学习一个零，这很容易做到。
允许构建更深的网络： 这个结构使得我们可以轻松地堆叠更多的残差块。如果一个深层网络中的某几层本来就不需要改变输入（即“恒等映射”），那么这些层就可以学习一个零残差，通过捷径连接，它们就相当于被“跳过”了，不会对整体的特征提取造成负面影响。这解决了“退化问题 (Degradation Problem)”——即随着网络层数增加，训练误差和测试误差反而增加，这与理论上更深网络应该有更强拟合能力的预期相悖。ResNet证明，即使是增加很多层“恒等映射”，也不会让性能变差，反而可能因为有其他有用层而提升性能。
更强的表达能力： 通过残差连接，模型能够更自由地学习复杂的、非线性的特征映射。即使不需要复杂的映射，它也能通过“跳过”连接来保持信息的完整性。这使得ResNet能够捕捉到更精细、更复杂的模式。
3. ResNet的深远影响：
将ResNet仅仅视为一个“trick”是对其贡献的严重低估。它实际上：
解锁了更深的网络： 在ResNet之前，训练超过20层甚至30层的网络就已经是巨大的挑战。ResNet让训练出100层、1000层甚至更深的网络成为可能。这为后续很多模型的发展奠定了基础。
推动了计算机视觉的发展： ResNet在ImageNet等图像识别任务上取得了突破性的成果，其准确率远超之前的模型。这直接带动了计算机视觉领域在目标检测、语义分割、图像生成等方面的飞速进步。
启发了其他领域： 残差学习的思想也被广泛应用于自然语言处理（如Transformer中的残差连接）、图神经网络等领域，证明了其普适性。
改变了神经网络的设计范式： 很多后续的网络结构设计，如DenseNet、InceptionResNet等，都借鉴或扩展了ResNet的残差连接思想。
总结一下，ResNet并非一个简单的“trick”。它是一种数学上和工程上都非常巧妙的解决方案，它解决了深度神经网络训练中的一个根本性瓶颈——如何有效地训练非常深的网络。它通过引入残差学习和捷径连接，极大地改善了梯度的传播，允许网络设计者构建出前所未有的深度模型，从而解锁了更强大的特征提取能力，并在多个领域带来了革命性的进步。
与其说是“trick”，不如说它是一种“范式转移 (Paradigm Shift)”，它改变了我们思考和构建深度神经网络的方式。就像你不会把“滚珠轴承”简单地称为一个“trick”，因为它极大地降低了摩擦力并改变了机械工程的发展一样，ResNet在深度学习领域也扮演了类似的角色。
网友意见
微积分是不是只是一个极限的trick？感觉学完整个微积分之后，还是没觉得微积分有理论去支持，只是一个极限的小技巧？
相对论是不是只是一个把麦克斯韦方程组和经典力学统一起来的trick?感觉学完整个相对论之后，还是没觉得洛伦兹变换有理论去支持，只是一个数学的小技巧？
其实，如果把神经网络各层都想象筛子，便容易理解了。
首先明确的是，从样本提取特征的关键特征的关键，其实就是把非关键特征去除，所以每个网络层起到的作用，其实就只有一个，那就是筛选。
而训练网络的过程，核心就是在尝试训练出来一个良好的筛子，而筛子好不好，全看训练出来的筛孔好不好。
很显然，设计多重集中单一机制的筛子，要比一重拥有筛选特性很复杂的筛子，要容易得多，所以网络层次结构，整体上深比宽好。
在实际使用筛子时，很容易遇到，训练出来的筛子，最后效果不好，这有两种情况：
一种是因为很容易在前面的一些筛子中，一些较大的东西堵住筛孔，导致过程受阻，在数据上对应的情况，就是出现梯度爆炸，
还有一种情况是制作出来的筛子小于特征尺度，结果导致筛选不出有用的特征，这就是梯度消失。
对于梯度消失，比如可以考虑让训练出来的筛子的筛孔大小，形成时不那么稳定，增加点随机因素进去，也就是随机堵上一些筛孔来训练，这样就是dropout，但是dropout有点太随机，效果不太稳定，有没有更好的方法？
我们知道，多层筛子要有效果，初层的筛子的筛孔，肯定要比后面的筛子的筛孔要大，换句话说，使用最开始输入的数据，有利于产生较大的筛孔。
那么，可以引入一些层次更相对靠前的，或直接就是原始数据，与提取过的数据，混在一起，然后再训练，这样形成的筛孔，分布更有可能变得相对合理一些，这样就能缓解梯度消失，这就是skipconnection，其实这个名字英文有些混淆，它实际上指的是层间跳跃连接。
显然，直观的做法中：
如果要是遇到梯度爆炸，最好的办法就是把大块的特征砸碎，保证它们不会堵塞，这就是Regularization，如梯度剪切，其实也是干这个。
如果要是遇到梯度消失，最好的办法就是在训练时，能够通过某种形式对分布进行约束，保证总会有筛孔出现，还是Regularization。
很显然，通过Regularization，不仅可以避免全是小筛孔或全是大筛孔出现，其本质是为了让筛孔分布得相对更加合理，因此可以收获不错的效果。
大家普遍比较喜欢使用的Batch Norm，将数值归一化，方差置0，其实也是这个道理。
如果采用这样的思路，做一个全连接网络，采用skipconnection及regularization，并且处理时再进行点池化，那就成了MLP-Mixer，在特殊情况下，它可以等价于1x1的卷积的叠加。
因此，其实MLP-Mixer其实才应该是cnn的基础形态。
而采用更大的卷积核时，实际上相当于每个单元进行了一次与周边信息的融合。
那么很显然，在层中间对多个单元提取均值或最大值，也就是池化，如果再来加个归一化、缩放之类的，与Batch Norm是一致的。
所以，池化起到了调解筛孔的作用，当归一化不那么重要时，仅仅池化就够了，这取决于构造的网络组合特点。
关于池化一个显然直觉是，直接取平均值或最大值，是不是会有点糙了，所以有时候追求细节保留时，可以考虑将池化移除，然后统一使Batch Norm，效果也不错。
从直觉上很容易联想到，如果是图像处理，完全可以进行不同尺寸的、不同卷积核，进行多重采样，然后汇总在一起，训练出来的筛子，对于缩放变形，会有更好的适应能力。
最好的筛孔，当然是适合的筛孔，在训练筛子并制造筛孔时，有没有更好的方法，能够可以让形成的筛孔能够优先适应更加重要的特征？
一种好办法，就是对层层筛选的特征进行记录，标注成字典进行打分，这就是Attention，具体细的就不多说了。
ResNet只是个trick，那你的工作该叫啥，反正不能高于trick吧？
不如格局打开
把ResNet称作传说级工作
那比RetNet差点的也能叫史诗级工作
拼凑组合的工作也能叫精良的工作
你的灌水小论文，也能叫优秀的工作
大家皆大欢喜，岂不妙哉？
先说答案，不是，残差有已经很深刻的数学理论做解释。
鄂维南院士在17年从动力系统角度用离散微分方程很好的解释了ResNet，直接深度学习解释性内核。
很好工作，知道人好像不是很多的样子，CV的人反而更热衷于玩新奇的trick，反复炒冷饭
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