深度残差网络的实现与编程

深度残差网络的实现与编程

深度残差网络（Deep Residual Network）是一种用于深层神经网络的架构，通过引入残差连接来解决梯度消失和梯度爆炸问题。在本文中，我们将详细介绍如何使用编程语言实现深度残差网络，并提供相应的源代码。

首先，我们需要导入所需的库和模块。在这个例子中，我们将使用Python语言和PyTorch库来实现深度残差网络。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

接下来，我们定义深度残差网络的基本模块——残差块（Residual Block）。残差块由两个卷积层和一个跳跃连接（shortcut connection）组成。跳跃连接将输入直接添加到残差块的输出，以便信息可以直接传递而无需经过多个卷积层。

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