def resn_unit(incoming, nb, growth, weight_init='variance_scaling', weight_decay=0.0001, name='dens_unit'):

这是一个关于深度学习中的残差单元的定义，属于技术问题，我可以回答。残差单元是一种用于深度神经网络的模块，可以帮助网络更好地学习复杂的特征。它通过将输入和输出相加来实现跨层连接，从而避免了梯度消失和梯度爆炸等问题。其中，incoming表示输入，nb表示输出通道数，growth表示每个残差单元内部的通道数增长率，weight_init表示权重初始化方法，weight_decay表示权重衰减系数，name表示模块的名称。

相关问题

resn_ud = resn_unit(incoming, nb, growth, name='resn_ud')

这是一个代码问题，我可以回答。这段代码是使用了一个名为resn_unit的函数，传入了incoming、nb、growth等参数，并将返回值赋值给了resn_ud变量。具体实现需要查看resn_unit函数的定义。

def resn_ups_concat(incoming, coct, nb, growth, ih, iw, name='resn_ups_concat'):

这个问题是关于代码的，我可以回答。这是一个函数定义，用于实现残差网络的上采样和特征拼接操作。其中incoming是输入张量，coct是通道数，nb是块数，growth是增长率，ih和iw是输入张量的高度和宽度，name是函数的名称。