经典卷积神经网络——resnet

---

前言

随着深度学习的不断发展，从开山之作Alexnet到VGG，网络结构不断优化，但是在VGG网络研究过程中，人们发现随着网络深度的不断提高，准确率却没有得到提高，如图所示：

人们觉得深度学习到此就停止了，不能继续研究了，但是经过一段时间的发展，残差网络（resnet）解决了这一问题。

---

一、resnet

如图所示：简单来说就是保留之前的特征，有时候当图片经过卷积进行特征提取，得到的结果反而没有之前的很好，所以resnet提出保留之前的特征，
这里还需要经过一些处理，在下面代码讲解中将详细介绍。

二、resnet网络结构

本文将主要介绍resnet18

三、resnet18

1.导包

import torch
import torchvision.transforms as trans
import torchvision as tv
import torch.nn as nn
from torch.autograd import Variable
from torch.utils import data
from torch.optim import lr_scheduler

2.残差模块

这个模块完成的功能如图所示：

class tiao(nn.Module):
    def __init__(self,shuru,shuchu):
        super(tiao, self).__init__()
        self.conv1=nn.Conv2d(in_channels=shuru,out_channels=shuchu,kernel_size=(3,3),padding=(1,1))
        self.bath=nn.BatchNorm2d(shuchu)
        self.relu=nn.ReLU()
    def forward(self,x):
        x1=self.conv1(x)
        x2=self.bath(x1)
        x3=self.relu(x2)

        x4=self.conv1(x3)
        x5=self.bath(x4)
        x6=self.relu(x5)

        x7=x6+x

        return x7

2.通道数翻倍残差模块

模块完成功能如图所示：

在这个模块中，要注意原始图像的通道数要进行翻倍，要不然后面是不能进行相加。

class tiao2(nn.Module):
    def __init__(self,shuru):
        super(tiao2, self).__init__()
        self.conv1=nn.Conv2d(in_channels=shuru,out_channels=shuru*2,kernel_size=(3,3),