ResNet中的shortcut

在ResNet中，shortcut也被称为“跳跃连接”，是指在网络中添加了直接从输入到输出的连接，以帮助网络更好地学习。在ResNet中，shortcut连接通常是通过跨越一个或多个卷积层来实现的，以便将输入直接传递到后面的层，从而保留更多的信息。这种连接方式可以避免深层网络中的梯度消失问题，并且可以帮助网络更容易地训练。

举个例子，在ResNet中，每个残差块的结构都包括两个卷积层和一个shortcut连接。shortcut连接将输入直接添加到卷积输出中，并将它们相加，然后通过激活函数进行处理。这种设计使得网络可以在不丢失信息的情况下更深入地学习。

相关问题

ResNet 与 shortcut 的关系

ResNet（Residual Network）是一种深度卷积神经网络结构，它通过引入残差连接（shortcut connection）来解决深层网络训练中的梯度消失和梯度爆炸问题。

在传统的卷积神经网络中，信息通过多个卷积层和非线性激活函数进行传递，每一层都会对输入进行变换。然而，当网络层数增加时，由于多个变换的叠加，可能会导致信息的丢失或者变形，从而影响网络的性能。

为了解决这个问题，ResNet引入了残差连接。残差连接是指将输入直接添加到输出中，使得网络可以学习到输入与输出之间的差异，而不是直接学习输出。这样一来，即使网络层数增加，也能够保留原始输入的信息，避免信息的丢失。

具体来说，ResNet中的残差连接是通过跨越多个卷积层的shortcut来实现的。在每个残差块中，输入先经过一个卷积层和激活函数，然后再经过另一个卷积层和激活函数。最后，将这两个卷积层的输出与输入进行相加，得到最终的输出。

通过引入残差连接，ResNet可以训练非常深的网络，提高了网络的性能和准确率。此外，残差连接还有助于减少梯度消失和梯度爆炸问题，使得网络更易于训练。

用theano库在ResNet中添加CBAM

CBAM是一种用于卷积神经网络的注意力机制，可以帮助网络更好地关注重要的特征，提高网络性能。在ResNet中添加CBAM需要进行以下步骤：

1. 在导入库的部分，添加以下代码：

from theano import tensor as T
from theano import function

2. 定义CBAM的注意力模块，代码如下：

def cbam(inputs, reduction_ratio=0.5, name=None):
    # Channel attention module
    pool = T.mean(inputs, axis=[2, 3], keepdims=True)
    pool = T.flatten(pool, outdim=2)
    shared_layer_one = T.nnet.relu(T.dot(pool, T.alloc(1.0, inputs.shape[1], int(inputs.shape[1]*reduction_ratio))))
    shared_layer_two = T.dot(shared_layer_one, T.alloc(1.0, int(inputs.shape[1]*reduction_ratio), inputs.shape[1]))
    attention = T.nnet.sigmoid(shared_layer_two)
    attention = T.reshape(attention, (inputs.shape[0], inputs.shape[1], 1, 1))
    weighted_input = inputs * attention

    # Spatial attention module
    filters = inputs.shape[1]
    conv_output = T.nnet.relu(T.nnet.conv2d(inputs, T.alloc(1.0, filters, 1, 1), border_mode='same'))
    pool_output = T.nnet.relu(T.nnet.max_pool_2d(conv_output, (1, 1), ignore_border=True))
    shared_layer_one = T.nnet.relu(T.nnet.conv2d(pool_output, T.alloc(1.0, filters, 1, 1), border_mode='same'))
    shared_layer_two = T.nnet.conv2d(shared_layer_one, T.alloc(1.0, filters, 1, 1), border_mode='same')
    attention = T.nnet.sigmoid(shared_layer_two)
    attention = T.addbroadcast(attention, 1, 2)
    attention = T.addbroadcast(attention, 1, 3)
    weighted_input = inputs * attention

    return weighted_input

3. 在ResNet的每个残差块中，添加CBAM模块，代码如下：

def residual_block(input, filters, reduction_ratio=0.5, stride=1, name=None):
    shortcut = input

    if stride != 1 or input.shape[1] != filters * 4:
        shortcut = T.nnet.relu(T.nnet.conv2d(input, filters * 4, (1, 1), subsample=(stride, stride), border_mode='same', name=name + '_shortcut_conv'))

    conv1 = T.nnet.relu(T.nnet.conv2d(input, filters, (1, 1), subsample=(stride, stride), border_mode='same', name=name + '_conv1'))
    conv2 = T.nnet.relu(cbam(T.nnet.conv2d(conv1, filters, (3, 3), border_mode='same', name=name + '_conv2'), reduction_ratio=reduction_ratio, name=name + '_cbam'))
    conv3 = T.nnet.conv2d(conv2, filters * 4, (1, 1), border_mode='same', name=name + '_conv3')

    output = T.nnet.relu(conv3 + shortcut)

    return output

4. 在ResNet的网络结构中，调用上面定义的残差块函数，代码如下：

def resnet(input_shape=(3, 224, 224), num_classes=1000, block_sizes=[64, 128, 256, 512], reduction_ratio=0.5):
    input = T.tensor4('input')
    output = input - T.alloc(0.5, input.shape[0], input.shape[1], input.shape[2], input.shape[3])
    output = output * T.alloc(2.0, input.shape[0], input.shape[1], input.shape[2], input.shape[3])

    output = T.nnet.relu(T.nnet.conv2d(output, block_sizes[0], (7, 7), subsample=(2, 2), border_mode='same', name='conv1'))
    output = T.nnet.max_pool_2d(output, (3, 3), subsample=(2, 2), ignore_border=False)

    output = residual_block(output, block_sizes[0], reduction_ratio=reduction_ratio, name='2a')
    output = residual_block(output, block_sizes[0], reduction_ratio=reduction_ratio, name='2b')
    output = residual_block(output, block_sizes[0], reduction_ratio=reduction_ratio, name='2c')

    output = residual_block(output, block_sizes[1], stride=2, reduction_ratio=reduction_ratio, name='3a')
    output = residual_block(output, block_sizes[1], reduction_ratio=reduction_ratio, name='3b')
    output = residual_block(output, block_sizes[1], reduction_ratio=reduction_ratio, name='3c')
    output = residual_block(output, block_sizes[1], reduction_ratio=reduction_ratio, name='3d')

    output = residual_block(output, block_sizes[2], stride=2, reduction_ratio=reduction_ratio, name='4a')
    output = residual_block(output, block_sizes[2], reduction_ratio=reduction_ratio, name='4b')
    output = residual_block(output, block_sizes[2], reduction_ratio=reduction_ratio, name='4c')
    output = residual_block(output, block_sizes[2], reduction_ratio=reduction_ratio, name='4d')
    output = residual_block(output, block_sizes[2], reduction_ratio=reduction_ratio, name='4e')
    output = residual_block(output, block_sizes[2], reduction_ratio=reduction_ratio, name='4f')

    output = residual_block(output, block_sizes[3], stride=2, reduction_ratio=reduction_ratio, name='5a')
    output = residual_block(output, block_sizes[3], reduction_ratio=reduction_ratio, name='5b')
    output = residual_block(output, block_sizes[3], reduction_ratio=reduction_ratio, name='5c')

    output = T.nnet.relu(T.nnet.mean(T.nnet.relu(output), axis=(2, 3)))
    output = T.nnet.softmax(T.dot(output, T.alloc(0.0, num_classes, block_sizes[3]*4)), axis=-1)

    f = function([input], output)

    return f

以上就是用theano库在ResNet中添加CBAM的步骤。