resnet改进系列
时间: 2025-07-08 13:40:54 浏览: 1
### ResNet 改进版本及相关研究
#### ResNeXt 的引入
ResNeXt 是 ResNet 的一种扩展,通过引入分组卷积的概念来增加网络宽度而不显著增加计算成本。其核心思想是在不改变网络深度的情况下提升性能[^3]。
#### DenseNet (Densely Connected Convolutional Networks)
尽管不是直接基于 ResNet 提出,但 DenseNet 受到了残差连接的启发。DenseNet 中每一层都与其他所有层相连,形成密集连接模式,从而进一步缓解梯度消失问题并增强特征传播效果[^4]。
#### SE-ResNet (Squeeze-and-Excitation Networks)
SE-ResNet 将 Squeeze-and-Excitation (SE) 模块嵌入到标准 ResNet 结构中。这种设计允许模型自适应地重新校准通道特性权重,使得重要信息得到更多关注,进而提高整体表现力[^5]。
#### ResNet-V2 和 Pre-Activation 版本
在原始 ResNet 基础上提出了 V2 版本以及预激活变体。这些改进主要集中在调整批量归一化(Batch Normalization)与ReLU的位置顺序等方面,有助于优化训练过程中的收敛速度和稳定性[^6]。
```python
import torch.nn as nn
class BasicBlockV2(nn.Module):
expansion = 1
def __init__(self, inplanes, planes, stride=1, downsample=None):
super(BasicBlockV2, self).__init__()
norm_layer = nn.BatchNorm2d
# Pre-activation design
self.bn1 = norm_layer(inplanes)
self.relu1 = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv1 = conv3x3(inplanes, planes, stride)
self.bn2 = norm_layer(planes)
self.relu2 = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv2 = conv3x3(planes, planes)
self.downsample = downsample
self.stride = stride
def forward(self, x):
identity = x
out = self.bn1(x)
out = self.relu1(out)
if self.downsample is not None:
identity = self.downsample(out)
out = self.conv1(out)
out = self.bn2(out)
out = self.relu2(out)
out = self.conv2(out)
out += identity
return out
```
#### Wide Residual Networks (WRN)
Wide Residual Networks 对传统 ResNet 进行了拓宽操作,在保持较少层数的同时增加了每层滤波器数量。研究表明这种方法可以在减少参数总量的前提下达到甚至超越更深更窄网络的效果[^7]。
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