resnet的残差块是什么 作用是什么
时间: 2025-09-10 16:10:28 AIGC 浏览: 2
ResNet残差块是在普通网络基础上,通过跳跃连接形成的结构,在普通网络上通过跳跃连接,可形成多个残差块,多个残差块连接在一起组成残差网络[^3]。
ResNet残差块具有多方面重要作用。它允许信号直接从某一层传递到后面的层,而不需要经过额外的非线性变换。这种设计使得即使某些层没有学到有用的特征,它们也不会对整个网络造成负面影响,因为输入可以直接被传递下去[^1]。同时,残差块通过引入残差连接,解决了深层网络训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题,有效改善了深层网络训练难度大的情况。在普通网络中,训练错误会随着网络深度的增加先减少后增多,但理论上网络深度越高训练错误应越低,引入残差块后能解决这一矛盾[^2][^3]。
### 代码示例
以下是一个简单的PyTorch实现的BasicBlock残差块示例:
```python
import torch
import torch.nn as nn
class BasicBlock(nn.Module):
def __init__(self, in_channels, out_channels, stride=1):
super(BasicBlock, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=stride, padding=1, bias=False)
self.bn1 = nn.BatchNorm2d(out_channels)
self.relu = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv2 = nn.Conv2d(out_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
self.bn2 = nn.BatchNorm2d(out_channels)
self.shortcut = nn.Sequential()
if stride != 1 or in_channels != out_channels:
self.shortcut = nn.Sequential(
nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=1, stride=stride, bias=False),
nn.BatchNorm2d(out_channels)
)
def forward(self, x):
out = self.relu(self.bn1(self.conv1(x)))
out = self.bn2(self.conv2(out))
out += self.shortcut(x)
out = self.relu(out)
return out
```
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