Conv2D+BN+SiLU

### Conv2D、批量归一化（BN）和SiLU激活函数的组合使用

在现代深度学习模型中，卷积层(Conv2D)、批量归一化(Batch Normalization, BN) 和激活函数(SiLU) 的组合被广泛应用于图像处理和其他领域中的神经网络架构设计。这种结构能够有效提升训练效率并改善最终性能。

#### 卷积层 (Conv2D)

卷积层负责提取输入数据的空间特征。通过应用多个可学习滤波器来捕捉局部模式，并生成一系列称为特征映射的结果。这些特征映射构成了下一层的基础[^1]。

import torch.nn as nn

conv_layer = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)

#### 批量归一化 (Batch Normalization)

紧随其后的批量归一化有助于加速收敛过程以及缓解内部协变量偏移问题。具体来说，在每个mini-batch上计算均值和方差用于标准化当前batch的数据分布；同时引入两个额外参数γ(缩放因子)和β(位移因子)，以便恢复必要的表示能力。

bn_layer = nn.BatchNorm2d(num_features=64)

#### SiLU 激活函数

最后采用SiLU作为非线性变换单元。相比于传统的ReLU及其变体，SiLU具有更平滑的梯度特性，这使得它特别适合于某些类型的优化任务。此外，实验证明SiLU可以在不增加过多计算成本的情况下提高分类准确性[^2]。

activation_fn = nn.SiLU()

当这三个组件按顺序堆叠在一起时，形成了一种非常有效的模块化构建块：

class ConvBNSiLUBlock(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, out_channels):
        super().__init__()
        
        self.conv_bn_silu_block = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(in_channels=in_channels, out_channels=out_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
            nn.BatchNorm2d(out_channels),
            nn.SiLU(),
        )
    
    def forward(self, x):
        return self.conv_bn_silu_block(x)


block_example = ConvBNSiLUBlock(in_channels=3, out_channels=64)
print(block_example)

此配置常见于计算机视觉任务中，比如目标检测、语义分割等领域内的先进算法框架内。