Residual python

### 实现残差网络

在深度学习领域，残差网络（ResNets）通过引入跳跃连接解决了深层神经网络中的梯度消失问题。这种结构允许信息绕过某些层直接传递给后续层。

#### 定义基本模块
构建残差网络的基础在于定义残差块。每个残差块通常由两个卷积层组成，并附加一条捷径路径来执行恒等映射：

from tensorflow.keras.layers import Conv2D, BatchNormalization, Activation, Add, Input
from tensorflow.keras.models import Model

def residual_block(x, filters, kernel_size=3, stride=1):
    shortcut = x
    
    # 主路径的第一部分
    conv1 = Conv2D(filters=filters, kernel_size=(kernel_size,kernel_size), strides=stride, padding='same')(x)
    bn1 = BatchNormalization()(conv1)
    act1 = Activation('relu')(bn1)

    # 主路径第二部分
    conv2 = Conv2D(filters=filters, kernel_size=(kernel_size,kernel_size), padding='same')(act1)
    out = BatchNormalization()(conv2)

    # 如果输入和输出形状不同，则调整快捷连接的维度
    if stride != 1 or x.shape[-1] != filters:
        shortcut = Conv2D(filters=filters, kernel_size=(1,1), strides=stride)(shortcut)
    
    # 将主路径与快捷连接相加并激活
    output = Add()([out, shortcut])
    final_output = Activation('relu')(output)

    return final_output

此代码片段展示了如何创建一个简单的残差单元[^1]。

#### 构建完整的ResNet架构
基于上述基础组件，可以进一步扩展以形成更复杂的ResNet模型。下面是一个简化版的例子，它堆叠多个残差块构成整个网络：

input_shape = (64, 64, 3)  # 假设图像大小为64x64像素，RGB三通道
num_classes = 10           # 分类类别数量

inputs = Input(shape=input_shape)

# 初始卷积层
x = Conv2D(64, (7, 7), strides=(2, 2))(inputs)
x = BatchNormalization()(x)
x = Activation('relu')(x)
x = MaxPooling2D(pool_size=(3, 3), strides=(2, 2), padding="same")(x)

# 添加若干个残差阶段
for i in range(3):         # 这里仅作为示范，实际应用中应根据需求设置层数量
    x = residual_block(x, filters=64*(2**i))

# 平均池化层
avg_pool = GlobalAveragePooling2D()(x)

# 输出全连接层
outputs = Dense(num_classes, activation='softmax')(avg_pool)

model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs)

这段代码实现了从输入到最终分类预测的过程，其中包含了多层残差结构的设计思路。