Residual Connection Block

残差连接块（Residual Connection Block）是一种在神经网络中使用的技术，用于解决深层网络中的梯度消失或梯度爆炸问题。它通过引入跨层连接，将输入的信号直接连接到输出，从而允许信息在网络中跳过一些层，使得网络的深度可以扩展到数十层以上。

在ResidualBlock类中，残差连接通过将输入与经过卷积和归一化的输出相加来实现。这样可以确保网络中的信息不会丢失，并且可以更好地传递梯度，从而提高模型的性能。

以下是一个示例代码，演示了如何实现一个简单的残差连接块：

import torch
import torch.nn as nn

class ResidualBlock(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, out_channels):
        super(ResidualBlock, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1)
        self.bn1 = nn.BatchNorm2d(out_channels)
        self.relu = nn.ReLU(inplace=True)
        self.conv2 = nn.Conv2d(out_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1)
        self.bn2 = nn.BatchNorm2d(out_channels)
        
    def forward(self, x):
        residual = x
        out = self.conv1(x)
        out = self.bn1(out)
        out = self.relu(out)
        out = self.conv2(out)
        out = self.bn2(out)
        out += residual
        out = self.relu(out)
        return out

在这个示例中，ResidualBlock类包含两个卷积层和两个批归一化层。在forward方法中，我们首先将输入保存为residual，然后对输入进行卷积和归一化操作。最后，将卷积和归一化的输出与residual相加，并通过激活函数ReLU进行非线性变换。

通过堆叠多个ResidualBlock，我们可以构建深度网络，从而提高模型的性能。