resnet代码复现pytorch

要复现ResNet的代码，你可以参考之前的文章《ResNet代码复现＋超详细注释（PyTorch）》\[1\]。ResNet的基础结构灵感来自于ResNet的BottleNeck，同时也受到Inception的启发。ResNet将Residual部分分成若干个支路，这个支路的数量就是cardinality的含义。\[1\] ResNet的设计原理是为了解决网络退化的问题。它通过深度梯度回传顺畅和恒等映射来防止梯度消失，同时使用skip connection来让模型自行选择是否更新，以弥补线性结构网络造成的信息损失。此外，ResNet还解决了传统多层卷积造成的相邻像素梯度的局部相关性问题。\[2\]如果你想复现ResNet50的代码，可以参考《Resnet50代码复现》的文章。\[3\]希望这些资料对你有帮助！
#### 引用[.reference_title]
- *1* [ResNeXt代码复现＋超详细注释（PyTorch）](https://blog.csdn.net/weixin_43334693/article/details/128664382)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [卷积神经网络学习—Resnet50（论文精读+pytorch代码复现）](https://blog.csdn.net/weixin_54338498/article/details/125590669)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]