一、目标
本文主要完成除带随机失活（dropout shortcut）以外的模型。

二、关键代码
（1）constant scaling
与原始残差块的差别在于，将输出从y=f(x)+x变成了y=0.5[f(x)+x]。
如图Fig.2(b)所示，设置\lambda=0.5，即h(xl)=0.5xl，对于残差函数F有两种处理方式，一种是不加缩放系数，另一种是残差函数F以1-\lambda为系数进行缩放。试验结果表明，第一种方式的模型无法很好的收敛，第二种方式的模型能够收敛，但在最终的测试集上的分类错误率大于原始的模型。

class ResidualBlock(nn.Module):
    def __init__(self, channels):
        super(ResidualBlock, self).__init__()
        self.channels = channels
        self.conv1 = nn.Conv2d(channels, channels, kernel_size=3, padding=1)
        self.conv2 = nn.Conv2d(channels, channels, kernel_size=3, padding=1)

    def forward(self, x):
        y = F.relu(self.conv1(x))
        y = self.conv2(y)
        return 0.5*F.relu(x + y)

（2）conv shortcut
将输出y=f(x)+x中的x经过一个1*1的卷积层。
在shortcut部分使用1×1卷积，效果远不如原始网络，证明了1×1卷积依然阻碍了信号的传递过程。

class ResidualBlock(nn.Module):
    def __init__(self, channels):
        super(ResidualBlock, self).__init__()
        self.channels = channels
        self.conv1 = nn.Conv2d(channels, channels, kernel_size=3, padding=1)
        self.conv2 = nn.Conv2d(channels, channels, kernel_size=3, padding=1)
        self.conv3 = nn.Conv2d(channels, channels, kernel_size=1)
    def forward(self, x):
        y = F.relu(self.conv1(x))
        y = self.conv2(y)
        z = self.conv3(x)+y
        return F.relu(z)

（3）shortcut-only gating
在卷积后，多加了一个sigmoid层，变为线性输出，再用1去减去结果。
如图Fig.2(d)所示，这种方式不再对残差部分进行处理，而是只对shortcut部分乘以1-g(x)，bg的取值依然很关键，当bg为0时，1-g(x)的期望是0.5，最终网络的误差为12.86%。如果设置bg为-6，那么1-g(x)很接近1，网络接近于恒等映射，取得的6.91%的误差耶很接近原始网络。

class ResidualBlock(nn.Module):
    def __init__(self, channels):
        super(ResidualBlock, self).__init__()
        self.channels = channels
        self.conv1 = nn.Conv2d(channels, channels, kernel_size=3, padding=1)
        self.conv2 = nn.Conv2d(channels, channels, kernel_size=3, padding=1)
        self.conv3 = nn.Conv2d(channels, channels, kernel_size=1)
        self.sigmoid = torch.nn.Sigmoid()
    def forward(self, x):
        y = F.relu(self.conv1(x))
        y = self.conv2(y)
        con = 1-(self.sigmoid(self.conv3(x)))
        z = con*x
        return F.relu(z+y)

（4）exclusive gating
如图Fig.2©所示，考虑一个gating函数,g(x)通过1×1的卷积实现。对于残差函数F部分乘以系数g(x),shortcut部分乘以系数1-g(x)，实验发现偏置项bg的初始化非常重要，最好的情况是bg=-6是在测试集上得到了8.70%的误差，依然不如原始网络。

exclusive gating的影响有两个方面：当1-g(x)接近于1，g(x)就接近于0，在这种情况下shortcut约等于恒等映射，有助于信号的传递过程，但此时的g(x)接近于0，这抑制了残差函数的作用。为了进一步分析在shortcutbu部分的gating作用，作者进一步设计了shortcut-only gating的方式

class ResidualBlock(nn.Module):
    def __init__(self, channels):
        super(ResidualBlock, self).__init__()
        self.channels = channels
        self.conv1 = nn.Conv2d(channels, channels, kernel_size=3, padding=1)
        self.conv2 = nn.Conv2d(channels, channels, kernel_size=3, padding=1)
        self.conv3 = nn.Conv2d(channels, channels, kernel_size=1)
        self.sigmoid = torch.nn.Sigmoid()
    def forward(self, x):
        y = F.relu(self.conv1(x))
        y = self.conv2(y)
        con = 1-(self.sigmoid(self.conv3(x)))
        z = con*x
        y = y*con
        return F.relu(z+y)

三、后续安排
继续学习BN,随机失活等神经网络中的常用层，然后再精读这篇论文，看以下其他方向的研究。