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淮南办证-徵/电【13122201112】本地哪里淮南办证件【Vq:7736661】办理毕业证书文凭|学位证|不动产证|英语四六级证|做房产证|结婚证|离婚证|车辆登记证|教师证|办各种证/将初始的激活添加到卷积块的输出。因此网络可以通过学习过程决定用于输出的新卷积的数量。做的注意的是Inception模块串联输出，而Residual模块是求和。 【代发Q:7887206】ResNeXt 块 基于它的名字你就能够猜到ResNeXt与ResNet的密切联系。作者将基数一词云如到另一个维度，比如宽度（通道数）和深度（层数）。 基数（cardinality）是指出现在模块中的平行路径数。这听起来像inception块并行发生的四个操作。然而，并非并行使用不同类型的操作，基数为4时是简单的使用相同操作四次。 如果它们做的是同样的事情为什么还要把他们并列？好问题。这个概念也被称作分组卷积而且可以追溯到原始的AlexNet论文。虽然，当时它主要被用做分解训练过程到多个GPU，而ResNeXt则用他们来增加参数的利用效率。

这个想法是将所有的输入通道分成几个组。卷积只会在它们专属的通道组中进行而不会影响到所有通道组。发型每个组将会学到不同类型的特征，同时提高了权重的效率。

想象一个瓶颈块，首先使用一个为4的压缩率将256个输入通道减少到64个，然后将它们恢复到256个通道作为输出。如果我们想引入基数32和压缩率2，我们将使用32个平行的1x1的卷积层，其每个的输出通道为4(256/(32*2))个。之后我们使用32个拥有4个输出通道的3x3的卷积层，紧接着是32个1x1层，每个层有256个输出通道。最后一步包含将32个平行路径相加，使得在加上初始输入作为一个残差连接之前为我们提供单个输出。

左侧：ResNet块 右侧：参数复杂度大致相同的ResNeXt块这里有很多东西需要消化。利用上图可以直观了解其如何起作用的，也可以直接复制这些代码，以便自己用Keras构建一个小型网络。我的复杂描述可以用这9行简单的代码总结出来，难道不是很棒吗？

顺便提一下，如果基数与通道的数量相同我们会得到一个称为深度可分离卷积的东西。自从引入了Xception架构以来，得到了广泛的使用。

一个dense块是一个residual块的极端版本，其中每个卷积层都会这个块中之前所有卷积层的输出。首先，我们将输入激活到列表中，之后我们进入一个循环，循环遍历块的深度。以便后续的迭代的到越来越多的输入特征映射。这个方案会持续进行直到达到所需要的深度为止。
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