神经网络resnet

### ResNet 神经网络架构

#### 基本概念
残差神经网络 (ResNet) 是一种深度学习模型，在图像识别领域取得了显著成就。该网络通过引入快捷连接解决了深层网络中的退化问题，使得更深的网络可以被有效训练[^1]。

#### 主要特点
- **解决梯度消失/爆炸问题**：传统深层数字网络难以训练的原因之一在于反向传播过程中梯度会逐渐变小或增大到不合理范围。ResNet 使用跳跃连接来缓解这一难题。
- **允许极深网络设计**：得益于上述机制的支持，ResNet 能够构建超过百层乃至千层以上的超大型卷积神经网路结构而不易陷入性能瓶颈状态。
- **模块化设计思路**：整个框架由多个相同类型的子单元堆叠而成；每个这样的组件内部都含有两个标准卷积操作以及一条直接连通输入输出端口之间的捷径路径[^3]。

import torch.nn as nn

class BasicBlock(nn.Module):
    expansion = 1
    
    def __init__(self, in_channels, out_channels, stride=1, downsample=None):
        super(BasicBlock, self).__init__()
        # 定义基本的残差块
        
def _make_layer(self, block, planes, blocks, stride=1):
    layers = []
    ...
    return nn.Sequential(*layers)

class ResNet(nn.Module):

    def __init__(self, block, layers, num_classes=1000):
        ...
        
    def forward(self, x):
        ...

#### 实际应用案例
ResNet 不仅限于赢得 ImageNet 大赛冠军，还在许多计算机视觉任务中表现出色，比如物体检测、语义分割等领域都有广泛应用。此外，基于其强大的表达能力和良好的泛化特性，也被移植到了其他非CV场景下作为特征提取器使用。