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概念

残差网络（Residual Network，ResNet）是一种深度卷积神经网络结构，旨在解决深层网络训练中的梯度消失和梯度爆炸问题，以及帮助训练非常深的网络。ResNet 在2015年被提出，其核心思想是引入了"残差块"（residual block）来克服训练深层网络时的优化问题。

传统的神经网络认为层与层之间是逐渐学习到更高级的特征表示的，但在实践中，增加层数可能会导致性能下降，这是因为深层网络在训练过程中可能会难以优化。ResNet 通过引入"跳跃连接"或"残差连接"，使得网络可以学习残差（即原始特征）并将其添加到后续层的输出中，从而解决了这个问题。

一个残差块的结构

Input|
Convolution|
Batch Normalization|
ReLU|
Convolution|
Batch Normalization|
Output|
Addition (Residual Connection)|
ReLU

代码实现

import torch
import torch.nn as nnclass ResidualBlock(nn.Module):def __init__(self, in_channels, out_channels, stride=1):super(ResidualBlock, 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)# 如果输入输出通道数不匹配，使用 1x1 卷积调整维度self.shortcut = nn.Sequential()if stride != 1 or in_channels != out_channels:self.shortcut = nn.Sequential(nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=1, stride=stride, bias=False),nn.BatchNorm2d(out_channels))def forward(self, x):residual = xout = self.conv1(x)out = self.bn1(out)out = self.relu(out)out = self.conv2(out)out = self.bn2(out)out += self.shortcut(residual)out = self.relu(out)return out# 创建一个残差块实例
residual_block = ResidualBlock(in_channels=64, out_channels=128, stride=2)
print(residual_block)