残差神经网络的实现代码

残差神经网络（Residual Neural Network，简称ResNet）是一种深度学习模型，它通过引入跨层连接解决了传统深层网络训练过程中的梯度消失或爆炸问题。以下是一个简单的ResNet块的实现代码片段，这里以Keras库为例：

from keras.layers import Conv2D, BatchNormalization, Activation, Add

def residual_block(inputs, filters, strides=1):
    shortcut = inputs  # 残差分支

    x = Conv2D(filters=filters, kernel_size=(3, 3), strides=strides, padding='same')(inputs)  # 第一层卷积
    x = BatchNormalization()(x)
    x = Activation('relu')(x)

    x = Conv2D(filters=filters, kernel_size=(3, 3), padding='same')(x)  # 第二层卷积
    x = BatchNormalization()(x)

    # 如果输入和输出尺寸不同，需要调整残差分支
    if strides != 1 or inputs.shape[-1] != filters:
        shortcut = Conv2D(filters=filters, kernel_size=(1, 1), strides=strides)(shortcut)

    # 添加两个分支并激活
    x = Add()([x, shortcut])
    x = Activation('relu')(x)

    return x

# 示例：创建一个包含2个残差块的ResNet层
num_blocks = 2
input_shape = (224, 224, 3)
resnet_layer = input_shape[:2] + residual_block(input_shape[-1], 64, strides=2)(input_shape)

这段代码定义了一个基础的ResNet块，并展示了如何将其堆叠在输入上。请注意，这只是一个基本示例，在实际应用中还需要根据具体的项目需求进行修改和扩展。