一维深度残差收缩块keras

以下是一个简单的一维深度残差收缩块的 Keras 实现：

from tensorflow.keras.layers import Conv1D, BatchNormalization, Activation, Add

def resnet_block(x, filters, kernel_size, stride):
    # 第一个卷积层
    x_shortcut = x
    x = Conv1D(filters=filters, kernel_size=kernel_size, strides=stride, padding='same')(x)
    x = BatchNormalization()(x)
    x = Activation('relu')(x)

    # 第二个卷积层
    x = Conv1D(filters=filters, kernel_size=kernel_size, strides=1, padding='same')(x)
    x = BatchNormalization()(x)

    # 收缩连接
    if stride != 1 or x_shortcut.shape[-1] != filters:
        x_shortcut = Conv1D(filters=filters, kernel_size=1, strides=stride, padding='same')(x_shortcut)
        x_shortcut = BatchNormalization()(x_shortcut)

    x = Add()([x, x_shortcut])
    x = Activation('relu')(x)

    return x

这个实现包含两个卷积层和一个残差连接。第一个卷积层用来减小特征图的维度，第二个卷积层用来增加特征图的维度。收缩连接用来将输入的特征图和输出的特征图相加，从而构成一个残差块。该实现使用了 BatchNormalization 和 ReLU 激活函数来增强模型的性能。