残差块的设计与优化策略

# 1. 残差块介绍

- 1.1 什么是残差块
- 1.2 残差块的历史发展
- 1.3 残差块在深度学习中的应用

# 2. 残差块的结构设计

在深度学习中，残差块是一种重要的网络模块，其设计结构对于模型的性能和收敛速度具有重要影响。本章将深入探讨残差块的结构设计，包括基本残差块的组成、残差连接的设计原理以及不同类型的残差块结构。

### 2.1 基本残差块的组成

残差块的基本组成通常包括两个卷积层和残差连接部分。其中，卷积层用于学习特征映射，残差连接则实现前后相邻层特征的对齐。在每个残差块内，通常还包括批量归一化、激活函数等组件，以增强模型的学习能力和稳定性。

import torch.nn as nn

class BasicBlock(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, out_channels, stride=1):
        super(BasicBlock, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=stride, padding=1, bias=False)
        self.bn1 = nn.BatchNorm2d(out_channels)
        self.relu = nn.ReLU(inplace=True)
        self.conv2 = nn.Conv2d(out_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
        self.bn2 = nn.BatchNorm2d(out_channels)
        self.stride = stride

    def forward(self, x):
        identity = x

        out = self.conv1(x)
        out = self.bn1(out)
        out = self.relu(out)

        out = self.conv2(out)
        out = self.bn2(out)

        if self.stride != 1 or x.shape[1] != out.shape[1]:
            identity = self.downsample(x)

        out += identity
        ou