残差神经网络代码实现

残差神经网络（Residual Neural Network，简称ResNet）是一种深度学习网络结构，它通过引入跨层连接（residual connection），解决了深层网络训练过程中可能出现的梯度消失或爆炸的问题，使得网络可以更轻易地达到非常深的层数，提升了模型性能。以下是用Python和Keras库实现ResNet的一个简单示例：

from keras.layers import Conv2D, Add, Input
from keras.models import Model

def residual_block(x, filters, strides=1):
    shortcut = x
    # 第一个卷积层，步长等于strides，以便于处理输入尺寸变化
    x = Conv2D(filters, (3, 3), padding='same', strides=strides)(x)
    x = BatchNormalization()(x)  # 使用批量归一化加速收敛
    x = Activation('relu')(x)

    # 第二个卷积层，步长为1，保持尺寸不变
    x = Conv2D(filters, (3, 3), padding='same')(x)
    x = BatchNormalization()(x)

    # 使用Add层将shortcut直接添加到卷积后的特征图上
    x = Add()([x, shortcut])
    x = Activation('relu')(x)

    return x

# 创建基础的ResNet块
input_shape = (224, 224, 3)
inputs = Input(shape=input_shape)
x = Conv2D(64, (7, 7), strides=(2, 2), padding='same')(inputs)
x = MaxPooling2D((3, 3), strides=(2, 2))(x)
x = residual_block(x, 64)

# 构建更深的网络，这里只是一个简单的示例，实际可能有多个堆叠的残差块
for _ in range(2):  # 可以设置成需要的层数
    x = residual_block(x, 64)

# 输出层，例如对于ImageNet数据集，最后一层通常是一个全局平均池化层和全连接层
x = AveragePooling2D((7, 7), name='avg_pool')(x)
outputs = Dense(1000, activation='softmax', name='predictions')(x)

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