在CNN中如何加入残差网络，请详细举例

好的，我再详细讲解一下如何在CNN中加入残差网络，并举例说明。

在CNN中加入残差网络可以使用残差块（Residual Block），一个典型的残差块如下所示：

           Input
             | 
       -------------
       | Conv2D    |
       | BatchNorm |
       | ReLU     |
       -------------
             |
       -------------
       | Conv2D    |
       | BatchNorm |
       |          |
       -------------
             |
             +
             |
           Output

在残差块中，输入先经过一个卷积层、批归一化层和ReLU激活函数，然后再经过另一个卷积层和批归一化层，最后将其与输入进行相加操作，得到残差块的输出。

在跳跃连接中，将输入直接与输出相加，这样可以使得信息更加流畅地传递。同时，在残差块中使用批归一化可以加速训练过程，并且可以有效地缓解梯度消失的问题。

在实际应用中，可以将多个残差块堆叠在一起形成深度残差网络（Deep Residual Network），例如ResNet-50、ResNet-101等。这些模型在图像分类、目标检测、语义分割等任务中都取得了很好的效果。

例如，下面是一个简单的CNN模型，其中包含两个卷积层和一个池化层：

                Input
                  |
            -------------
            | Conv2D    |
            | BatchNorm |
            | ReLU     |
            -------------
                  |
            -------------
            | Conv2D    |
            | BatchNorm |
            | ReLU     |
            -------------
                  |
            --------
            | Pool |
            --------
                  |
                Output

现在我们想要在这个模型中加入残差块，我们可以将其放在两个卷积层之间：

                Input
                  |
            -------------
            | Conv2D    |
            | BatchNorm |
            | ReLU     |
            -------------
                  |
       --------------------
       | Residual Block |
       --------------------
                  |
            -------------
            | Conv2D    |
            | BatchNorm |
            | ReLU     |
            -------------
                  |
            --------
            | Pool |
            --------
                  |
                Output

这样就成功将一个残差块加入到了CNN模型中。在实际应用中，我们可以将多个残差块堆叠在一起形成深度残差网络，以提高模型的性能。