resnet152的公式推导

ResNet-152是一种深度残差网络，它是ResNet系列中的一种变体，具有152层的深度。下面是ResNet-152的公式推导：

1. 输入：假设输入为x，维度为H×W×C，其中H、W分别表示输入图像的高度和宽度，C表示输入图像的通道数。

2. 卷积层：首先，对输入x进行一个卷积操作，使用一个大小为7×7的卷积核，步长为2，填充为3，得到一个特征图。这个卷积操作可以表示为：
y = conv(x, W1) + b1

其中conv表示卷积操作，W1表示卷积核的权重参数，b1表示偏置项。

3. 批量归一化：为了加速训练过程并提高模型的泛化能力，对卷积层的输出进行批量归一化操作：
y = batch_norm(y)

其中batch_norm表示批量归一化操作。

4. ReLU激活函数：对归一化后的特征图进行ReLU激活函数操作：
y = ReLU(y)
其中ReLU表示修正线性单元激活函数。

5. 残差块：ResNet-152网络中的主要组成部分是残差块。每个残差块由多个卷积层和批量归一化层组成。具体而言，ResNet-152中使用了多个残差块，每个残差块内部有多个卷积层和批量归一化层。每个残差块的输入和输出之间通过跳跃连接进行连接，以便在训练过程中更好地传递梯度。

6. 全局平均池化：在最后一个残差块之后，对特征图进行全局平均池化操作，将特征图的高度和宽度维度降为1，得到一个C维的特征向量。

7. 全连接层：最后，将全局平均池化的输出连接到一个全连接层，该全连接层将特征向量映射到所需的输出类别数量上。

以上是ResNet-152的公式推导过程。