15、卷积神经网络组件设计详解

卷积神经网络组件设计详解

在深度学习领域，卷积神经网络（CNN）的设计是一个复杂而关键的课题。本文将详细介绍CNN中各个重要组件的设计，包括茎组件（Stem component）、预茎组件（Pre - stem）、学习组件（Learner component）和任务组件（Task component），并结合具体的模型如ResNet、ResNeXt、Xception和DenseNet进行深入分析。

茎组件（Stem component）

茎组件是CNN的起始部分，主要负责对输入数据进行初步处理和特征提取。不同的模型在茎组件的设计上有所不同。

ResNet茎组件

outputs = ReLU()(outputs)
outputs = ZeroPadding2D(padding=(1, 1))(outputs)   
outputs = MaxPooling2D((3, 3), strides=(2, 2))(outputs)
return outputs

完整的ResNet代码可在 GitHub 获取。

ResNeXt茎组件

ResNeXt模型采用了相同填充（same padding）的约定，减少了层的数量，同时保持了相同的计算复杂度。其茎组件代码如下：

def stem(inputs):
    """ Construct the St