残差网络与卷积神经网络的区别

卷积神经网络和残差网络都是深度学习中常用的神经网络模型，它们的区别如下：

1. 网络结构不同：卷积神经网络的网络连接具有局部连接、参数共享的特点，而残差网络则是在卷积神经网络的基础上增加了跨层连接。

2. 参数共享方式不同：卷积神经网络中，一层中多个节点的连接共享相同的一组参数；而在残差网络中，跨层连接的存在使得网络中的某些层可以直接学习到残差，从而避免了梯度消失的问题。

3. 训练方式不同：卷积神经网络使用反向传播算法进行训练，而残差网络则使用残差学习进行训练。

4. 模型性能不同：残差网络通过增加神经网络深度获得了较高的准确率，但是在相同深度情况下，仍然有其他方式提升其准确率。

下面是一个简单的残差网络的例子：

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

def residual_block(x, filters, kernel_size=(3, 3), strides=(1, 1), padding='same'):
    res = Conv2D(filters=filters, kernel_size=kernel_size, strides=strides, padding=padding)(x)
    res = BatchNormalization()(res)
    res = Activation('relu')(res)
    res = Conv2D(filters=filters, kernel_size=kernel_size, strides=strides, padding=padding)(res)
    res = BatchNormalization()(res)
    res = Add()([res, x])
    res = Activation('relu')(res)
    return res

input_layer = Input(shape=(32, 32, 3))
conv1 = Conv2D(filters=64, kernel_size=(3, 3), strides=(1, 1), padding='same')(input_layer)
conv1 = BatchNormalization()(conv1)
conv1 = Activation('relu')(conv1)

res1 = residual_block(conv1, filters=64)
res2 = residual_block(res1, filters=64)

output_layer = Conv2D(filters=10, kernel_size=(3, 3), strides=(1, 1), padding='same', activation='softmax')(res2)

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