ResNet block

ResNet是深度学习中的一种常用网络结构，其中的ResNet block是一个基本的组成单元。ResNet block基于残差学习的思想，可以解决深度神经网络退化的问题。一个ResNet block由多个卷积层和标准化层组成，其中的第一个卷积层用于降低特征图的维度，从而减少计算量，第二个卷积层用于增加特征图的维度。其中，第一个卷积层的输出被送入第二个卷积层之后，同时也被送入一个跨越连接，这样可以保证信息的流通性，减小梯度消失问题的出现。举个例子，下面是一个ResNet block的示例代码：[^1]

import tensorflow as tf

def res_block(input_data, filters, kernel_size, stride):
    shortcut = input_data
    # 第一个卷积层
    x = tf.keras.layers.Conv2D(filters=filters, kernel_size=kernel_size, strides=stride, padding='same')(input_data)
    x = tf.keras.layers.BatchNormalization()(x)
    x = tf.keras.layers.Activation('relu')(x)
    # 第二个卷积层
    x = tf.keras.layers.Conv2D(filters=filters, kernel_size=kernel_size, strides=stride, padding='same')(x)
    x = tf.keras.layers.BatchNormalization()(x)
    # 跨越连接
    x = tf.keras.layers.add([x, shortcut])
    x = tf.keras.layers.Activation('relu')(x)
    return x