转换器中的残差块具体是什么
时间: 2023-12-24 12:12:00 浏览: 19
在Perceptual losses for realtime style transfer and super-resolution这篇论文中,转换器采用了多个残差块(Residual Block)来实现图像转换。残差块的结构如下图所示:
```
+--------------+
| 卷积层 |
+--------------+
|
v
+--------------+
| 卷积层 |
+--------------+
|
v
+----------------+
| 两个分支 |
+----------------+
|
+-------+
| |
v v
+--------------+ +--------------+
| 卷积层 | | 卷积层 |
+--------------+ +--------------+
| |
v v
+--------------+ +--------------+
| 卷积层 | | 卷积层 |
+--------------+ +--------------+
| |
v v
+--------------+
| 相加操作 |
+--------------+
|
v
+--------------+
| ReLU |
+--------------+
```
其中,残差块的输入和输出都是同样大小的张量。它包含了两个分支,其中一个分支是两个卷积层的组合,用于对输入张量进行卷积操作;另一个分支直接将输入张量作为输出张量,不进行任何操作。随后,两个分支的输出张量进行相加操作,得到残差块的输出张量。最后,通过ReLU函数对输出张量进行激活,得到最终的输出结果。残差块的设计可以有效地缓解深度神经网络中的梯度消失问题,从而提高了图像转换的效果和速度。