什么是残差块?用代码如何表示
时间: 2023-05-11 13:06:51 浏览: 104
残差块是深度学习中的一种常用结构,用于解决深度神经网络中的梯度消失和梯度爆炸问题。它的基本思想是将输入数据与输出数据之间的差异(即残差)作为网络的学习目标,从而使网络更容易学习到有效的特征。
以下是用代码表示一个简单的残差块的示例:
```python
import tensorflow as tf
def residual_block(input_tensor, filters, kernel_size):
x = tf.keras.layers.Conv2D(filters, kernel_size, padding='same')(input_tensor)
x = tf.keras.layers.BatchNormalization()(x)
x = tf.keras.layers.Activation('relu')(x)
x = tf.keras.layers.Conv2D(filters, kernel_size, padding='same')(x)
x = tf.keras.layers.BatchNormalization()(x)
x = tf.keras.layers.Add()([x, input_tensor])
x = tf.keras.layers.Activation('relu')(x)
return x
```
这段代码定义了一个简单的残差块,它包含两个卷积层和一个跳跃连接。输入数据通过第一个卷积层进行卷积和归一化,然后通过 ReLU 激活函数进行激活。接下来,数据再次通过卷积和归一化,然后与输入数据进行相加。最后,数据再次通过 ReLU 激活函数进行激活,并作为输出返回。
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