ResNet模型优势

ResNet模型的优势和特点
深度网络的有效训练
ResNet模型解决了深层神经网络难以训练的问题，通过引入残差学习框架使得极深的卷积网络能够被有效训练。这一创新允许构建非常深的网络架构，例如拥有152层的ResNet-152版本[^1]。
缓解梯度消失问题
传统深度网络随着层数增加会出现梯度消失现象，影响反向传播过程中的权重更新效率。而ResNet采用跳跃连接（skip connections），即所谓的残差块设计，成功缓解了这个问题。这种方式不仅促进了信息流动还简化了优化路径，提高了收敛速度并改善最终性能表现。
提升特征表达能力
借助于独特的结构特性——残差映射机制，ResNet可以更有效地捕捉图像数据内部复杂模式之间的关系，在保持较低参数量的同时增强了模型对于不同类别样本区分的能力。这有助于提高分类准确性以及泛化水平[^3]。
import torch.nn as nn

class BasicBlock(nn.Module):
expansion = 1

def __init__(self, in_planes, planes, stride=1):
super(BasicBlock, self).__init__()
# 定义两个连续的3x3卷积操作
self.conv1 = nn.Conv2d(in_planes, planes, kernel_size=3, stride=stride, padding=1, bias=False)
self.bn1 = nn.BatchNorm2d(planes)
self.conv2 = nn.Conv2d(planes, planes, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
self.bn2 = nn.BatchNorm2d(planes)

self.shortcut = nn.Sequential()
if stride != 1 or in_planes != self.expansion*planes:
self.shortcut = nn.Sequential(
nn.Conv2d(in_planes, self.expansion*planes, kernel_size=1, stride=stride, bias=False),
nn.BatchNorm2d(self.expansion*planes)
)

def forward(self, x):
out = nn.ReLU()(self.bn1(self.conv1(x)))
out = self.bn2(self.conv2(out))
out += self.shortcut(x) # 跳跃连接实现残差相加
out = nn.ReLU()(out)
return out
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