在深度学习的世界里，残差神经网络（ResNet）无疑是一颗璀璨的明星。它通过引入“跳跃连接”（skip connections），有效解决了深层网络中梯度消失的问题，让训练更加高效和稳定。今天，让我们一起揭开ResNet的神秘面纱，并深入解析它的代码逻辑！🔍💻

首先，ResNet的核心在于“残差块”（Residual Block）。每个残差块都包含一个跳跃连接，允许信息直接从前一层传递到后一层，从而避免了梯度消失的风险。代码实现上，通常使用`torch.nn.Module`来定义这些模块，确保结构清晰且易于扩展。例如：

```python

class ResidualBlock(nn.Module):

def __init__(self, in_channels, out_channels):

super(ResidualBlock, self).__init__()

定义卷积层与BN层

self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1)

self.bn1 = nn.BatchNorm2d(out_channels)

self.conv2 = nn.Conv2d(out_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1)

self.bn2 = nn.BatchNorm2d(out_channels)

def forward(self, x):

residual = x

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

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

out += residual 残差连接

return F.relu(out)

```

通过这种方式，ResNet不仅提升了模型性能，还为后续研究奠定了坚实基础。无论是图像分类还是目标检测，ResNet都展现出了强大的适应能力！🚀💡

最后提醒大家，在实际应用时，务必结合具体任务调整超参数，以达到最佳效果哦！✨