隨著深度學習技術的不斷發展，神經網絡架構變得越來越復雜，而這些復雜網絡在訓練時常常遇到梯度消失、梯度爆炸以及計算效率低等問題。為了克服這些問題，研究者們提出了多種網絡架構，包括 殘差網絡（ResNet）、加權殘差連接（WRC） 和 跨階段部分連接（CSP）。

本文將詳細介紹這三種網絡架構的基本概念、工作原理以及如何在 PyTorch 中實現它們。我們會通過代碼示例來展示每個技術的實現方式，并重點講解其中的核心部分。

目錄

一、殘差網絡（ResNet）

1.1 殘差網絡的背景與原理

1.2 殘差塊的實現

重點

二、加權殘差連接（WRC）

2.1 WRC的提出背景

2.2 WRC的實現

重點

三、跨階段部分連接（CSP）

3.1 CSP的提出背景

3.2 CSP的實現

重點

四、總結

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一、殘差網絡（ResNet）

1.1 殘差網絡的背景與原理

有關于殘差網絡，詳情可以查閱以下博客，更為詳細與新手向：

YOLO系列基礎（三）從ResNet殘差網絡到C3層-CSDN博客

深層神經網絡的訓練常常遭遇梯度消失或梯度爆炸的問題，導致訓練效果不好。為了解決這一問題，微軟的何凱明等人提出了 殘差網絡（ResNet），引入了“跳躍連接（skip connections）”的概念，使得信息可以直接繞過某些層傳播，從而避免了深度網絡訓練中的問題。

在傳統的神經網絡中，每一層都試圖學習輸入到輸出的映射。但在 ResNet 中，網絡不再直接學習從輸入到輸出的映射，而是學習輸入與輸出之間的“殘差”，即

其中 是網絡學到的殘差部分， 是輸入。

這種方式顯著提升了網絡的訓練效果，并且讓深層網絡的訓練變得更加穩定。

1.2 殘差塊的實現

下面是一個簡單的殘差塊實現，它包括了兩層卷積和一個跳躍連接。跳躍連接幫助保持梯度的流動，避免深層網絡中的梯度消失問題。

圖例如下：

代碼示例如下：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F# 定義殘差塊
class ResidualBlock(nn.Module):def __init__(self, in_channels, out_channels):super(ResidualBlock, self).__init__()self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1)self.conv2 = nn.Conv2d(out_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1)self.bn1 = nn.BatchNorm2d(out_channels)self.bn2 = nn.BatchNorm2d(out_channels)# 如果輸入和輸出的通道數不同，則使用1x1卷積調整尺寸if in_channels != out_channels:self.shortcut = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=1)else:self.shortcut = nn.Identity()def forward(self, x):out = F.relu(self.bn1(self.conv1(x)))  # 第一層卷積后激活out = self.bn2(self.conv2(out))        # 第二層卷積out += self.shortcut(x)                # 殘差連接return F.relu(out)                     # ReLU激活# 構建ResNet
class ResNet(nn.Module):def __init__(self, num_classes=10):super(ResNet, self).__init__()self.layer1 = ResidualBlock(3, 64)self.layer2 = ResidualBlock(64, 128)self.layer3 = ResidualBlock(128, 256)self.fc = nn.Linear(256, num_classes)def forward(self, x):x = self.layer1(x)x = self.layer2(x)x = self.layer3(x)x = F.adaptive_avg_pool2d(x, (1, 1))  # 全局平均池化x = torch.flatten(x, 1)                # 展平x = self.fc(x)                         # 全連接層return x# 示例：構建一個簡單的 ResNet
model = ResNet(num_classes=10)
print(model)

重點

1. 殘差連接的實現：在 ResidualBlock 類中，out += self.shortcut(x) 實現了輸入與輸出的加法操作，這是殘差學習的核心。
2. 處理輸入和輸出通道數不一致的情況：如果輸入和輸出的通道數不同，通過使用 1x1 卷積調整輸入的維度，確保加法操作能夠進行。

二、加權殘差連接（WRC）

2.1 WRC的提出背景

傳統的殘差網絡通過簡單的跳躍連接將輸入和輸出相加，但在某些情況下，不同層的輸出對最終結果的貢獻是不同的。為了讓網絡更靈活地調整各層貢獻，加權殘差連接（WRC） 引入了可學習的權重。公式如下

其中 是網絡學到的殘差部分， 是輸入，?和?是權重。

WRC通過為每個殘差連接引入可學習的權重 和 ，使得網絡能夠根據任務需求自適應地調整每個連接的貢獻。

2.2 WRC的實現

以下是 WRC 的實現代碼，我們為每個殘差連接引入了權重參數 alpha 和 beta，這些參數通過訓練進行優化。

圖例如下：

可以看到，加權殘差快其實就是給殘差網絡的兩條分支加個權而已?

代碼示例如下：?

class WeightedResidualBlock(nn.Module):def __init__(self, in_channels, out_channels):super(WeightedResidualBlock, self).__init__()self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1)self.conv2 = nn.Conv2d(out_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1)self.bn1 = nn.BatchNorm2d(out_channels)self.bn2 = nn.BatchNorm2d(out_channels)# 權重初始化self.alpha = nn.Parameter(torch.ones(1))  # 可學習的權重self.beta = nn.Parameter(torch.ones(1))   # 可學習的權重# 如果輸入和輸出的通道數不同，則使用1x1卷積調整尺寸if in_channels != out_channels:self.shortcut = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=1)else:self.shortcut = nn.Identity()def forward(self, x):out = F.relu(self.bn1(self.conv1(x)))out = self.bn2(self.conv2(out))# 加權殘差連接：使用可學習的權重 alpha 和 betaout = self.alpha * out + self.beta * self.shortcut(x)return F.relu(out)# 示例：構建一個加權殘差塊
model_wrc = WeightedResidualBlock(3, 64)
print(model_wrc)

重點

1. 可學習的權重 alpha 和 beta：我們為殘差塊中的兩個加法項（即殘差部分和輸入部分）引入了可學習的權重。通過訓練，這些權重可以自動調整，使網絡能夠根據任務需求更好地融合輸入和輸出。

2. 加權殘差連接的實現：在 forward 方法中，out = self.alpha * out + self.beta * self.shortcut(x) 表示加權殘差連接，其中 alpha 和 beta 是可學習的參數。