resnet恒等模块和卷积残差块的原理

ResNet是一种通过残差连接（residual connection）来解决深度神经网络退化问题的模型。其中，恒等模块（identity block）和卷积残差块（convolutional block）是ResNet中两种常用的残差块。

恒等模块的原理是将输入的特征图直接进行残差连接，即将输入的特征图和输出的特征图直接相加，然后再通过一个激活函数进行激活。它的结构如下所示：

Input
  |
  |--> Convolution --> Batch Normalization --> Activation
  |--> Convolution --> Batch Normalization --> Output
  |
  |--------------> Addition --> Activation

其中，Convolution表示一个卷积层，Batch Normalization表示一个批量归一化层，Addition表示残差连接，Activation表示一个激活函数，如ReLU。

卷积残差块的原理与恒等模块类似，但是在输入进行残差连接之前，会进行一次卷积操作，以提高特征的抽象能力。它的结构如下所示：

Input
  |
  |--> Convolution --> Batch Normalization --> Activation
  |--> Convolution --> Batch Normalization --> Activation
  |--> Convolution --> Batch Normalization --> Output
  |
  |----------------> Convolution --> Batch Normalization --> Addition --> Activation

其中，除了多了一层卷积层之外，其它层的作用与恒等模块中的层相同。需要注意的是，卷积残差块中的第三个卷积层的输出通道数通常是前两个卷积层输出通道数的两倍，以增加特征的抽象能力。

通过残差连接，ResNet可以在保持模型深度的同时，避免深度神经网络退化问题的发生，从而获得更好的性能。