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残差块BasicBlockD

时间: 2025-05-08 22:56:26 浏览: 16

### 关于残差块 BasicBlockD 的介绍在深度学习神经网络架构中，残差块（Residual Block）是一种重要的组件，它有助于解决深层网络训练过程中遇到的梯度消失问题。对于特定变体 `BasicBlockD` 而言，这类模块通常会在标准卷积操作基础上加入额外的设计来增强模型表现。 #### 基本组成单元一个典型的 `BasicBlockD` 可能由以下几个部分构成： - **两个连续的3×3卷积层**：每个都带有批量归一化(Batch Normalization) 和 ReLU激活函数[^1]。这种配置允许更深层次的信息传递，并通过跳跃连接实现特征重用。 ```python import torch.nn as nn class BasicBlockD(nn.Module): expansion = 1 def __init__(self, inplanes, planes, stride=1, downsample=None): super(BasicBlockD, self).__init__() # First convolution layer followed by BN and ReLU activation self.conv1 = conv3x3(inplanes, planes, stride) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(planes) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) # Second convolution layer also with BN but no final activation here self.conv2 = conv3x3(planes, planes) self.bn2 = nn.BatchNorm2d(planes) self.downsample = downsample self.stride = stride def forward(self, x): identity = x out = self.conv1(x) out = self.bn1(out) out = self.relu(out) out = self.conv2(out) out = self.bn2(out) if self.downsample is not None: identity = self.downsample(x) out += identity out = self.relu(out) return out ``` 此代码片段定义了一个简单的 `BasicBlockD` 类，其中包含了两组卷积、批处理规范化以及ReLU激活函数的应用。值得注意的是，在最后一轮计算之后加入了来自输入张量的身份映射(identity mapping)，这正是残差学习的关键所在。

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