改进的resnet代码

引用\[1\]:梯度爆炸现象的一种解释是指在神经网络中，当网络层数过多时，参数优化过程中会出现loss反而升高的现象。为了解决这个问题，研究人员提出了ResNet残差神经网络。通过添加残差块，可以防止神经网络的退化问题。\[1\]引用\[3\]:ResNet通过shortcut的方法让信息跨层传播，被跨越的层拟合的就是shortcut连接的两层之间的残差。当残差为0时，就是恒等映射；当残差不为0时，就能在恒等映射的基础上补充学习残差。为了进一步改进ResNet，可以调整残差块内部顺序，先经过ReLU再进行加和，并尝试加入Bottleneck结构来节省计算开销。\[3\]

根据以上引用内容，改进的ResNet代码可以包括以下几个方面的改动：
1. 调整残差块内部顺序，先经过ReLU后再进行加和。
2. 使用方法res_layer_maker动态地生成含有多个连续卷积核的残差块。
3. 在网络中尝试加入Bottleneck结构来节省计算开销，先压缩通道数，经过3x3卷积核后再提升通道数。
4. 先使用Adam算法进行快速下降，再用SGD调优。
这些改进可以提高ResNet的性能和效率。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Python基于改进Resnet和Vgg新冠肺炎分类[源码＆部署教程]](https://blog.csdn.net/cheng2333333/article/details/126726374)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [Pytorch搭建ResNet（附完整代码）](https://blog.csdn.net/u013310820/article/details/128380843)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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