ResNet残差网络的PyTorch实现：Bottleneck残差块

最新推荐文章于 2025-02-15 17:42:30 发布
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本文介绍了ResNet中的Bottleneck残差块，该块由1x1、3x3和1x1卷积层组成，减少计算复杂度并解决深层网络训练问题。通过PyTorch实现Bottleneck模块，并讨论其在构建深层ResNet模型中的应用。

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ResNet（Residual Network）是一种深度卷积神经网络，通过引入残差连接解决了深层网络训练中的梯度消失和梯度爆炸问题。本文将详细介绍如何使用PyTorch实现ResNet的Bottleneck残差块。

Bottleneck残差块是ResNet中常用的残差块类型，它由三个卷积层组成。通过使用1x1卷积降低维度，然后使用3x3卷积进行特征提取，最后再使用1x1卷积升高维度，从而减少了模型的计算复杂度。

以下是使用PyTorch实现Bottleneck残差块的代码：

import torch
import torch.nn as nn

class Bottleneck(nn.Module):
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