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残差网络#xff08;Residual Network#xff0c;ResNet#xff09;是一种深度卷积神经网络结构#xff0c;旨在解决深层网络训练中的梯度消失和梯度爆炸问题#xff0c;以及帮助训练非常深的网络。ResNet 在2015年被提出#xff0c;其核心思想是引入了残差块…概念
残差网络Residual NetworkResNet是一种深度卷积神经网络结构旨在解决深层网络训练中的梯度消失和梯度爆炸问题以及帮助训练非常深的网络。ResNet 在2015年被提出其核心思想是引入了残差块residual block来克服训练深层网络时的优化问题。
传统的神经网络认为层与层之间是逐渐学习到更高级的特征表示的但在实践中增加层数可能会导致性能下降这是因为深层网络在训练过程中可能会难以优化。ResNet 通过引入跳跃连接或残差连接使得网络可以学习残差即原始特征并将其添加到后续层的输出中从而解决了这个问题。
一个残差块的结构
Input|
Convolution|
Batch Normalization|
ReLU|
Convolution|
Batch Normalization|
Output|
Addition (Residual Connection)|
ReLU
代码实现
import torch
import torch.nn as nnclass ResidualBlock(nn.Module):def __init__(self, in_channels, out_channels, stride1):super(ResidualBlock, self).__init__()self.conv1 nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size3, stridestride, padding1, biasFalse)self.bn1 nn.BatchNorm2d(out_channels)self.relu nn.ReLU(inplaceTrue)self.conv2 nn.Conv2d(out_channels, out_channels, kernel_size3, stride1, padding1, biasFalse)self.bn2 nn.BatchNorm2d(out_channels)# 如果输入输出通道数不匹配使用 1x1 卷积调整维度self.shortcut nn.Sequential()if stride ! 1 or in_channels ! out_channels:self.shortcut nn.Sequential(nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size1, stridestride, biasFalse),nn.BatchNorm2d(out_channels))def forward(self, x):residual xout self.conv1(x)out self.bn1(out)out self.relu(out)out self.conv2(out)out self.bn2(out)out self.shortcut(residual)out self.relu(out)return out# 创建一个残差块实例
residual_block ResidualBlock(in_channels64, out_channels128, stride2)
print(residual_block)
