1. 前言
ResNet作為深度學習領域里程碑式的網絡架構，在圖像分類等計算機視覺任務中表現出色。然而，隨著研究的深入和技術的發展，原始的ResNet架構仍有改進空間。本文將詳細介紹一種基于PyTorch的ResNet改進方案，該方案融合了Mish激活函數、SPP模塊和MixUp數據增強等先進技術，顯著提升了模型性能。
2. 改進方案概述
本改進方案主要包含以下幾個關鍵技術點：
-
使用Mish激活函數替代傳統的ReLU
-
引入空間金字塔池化(SPP)模塊
-
采用MixUp數據增強技術
-
優化殘差連接結構
-
使用AdamW優化器配合余弦退火學習率調度
3. 關鍵技術詳解
3.1 Mish激活函數
Mish激活函數是近年來提出的一種新型激活函數，其數學表達式為：
f(x) = x * tanh(softplus(x)) = x * tanh(ln(1 + e^x))在PyTorch中的實現如下：
)
