<p>具体理论就不说了。直接看网络结构以及其代码就好。深度学习超级新兵一个，记录下自己的学习过程，有错误欢迎大佬指出。万分感谢！！！！！！！！！！</p> 讯享网
1.先上网络整体结构。
如下图 分别放出来resnet18 resnet134 resnet50 resnet101 resnet152.文字注释应该写明白了大致的网络结构。
图1
2.对图1中的[ ]进一步说明
图2
图2左侧对应的代码中的BasicBlock， 具体实现一会贴代码。图2的右侧对应代码中的Bottleneck。
3. resnet网络的核心：Shortcut Connection
图3
图3可见两种连接方式：
自己层（cvnv2_x之类）内各个卷积层的连接方式，用实线。对应代码中的
out += identity #构成F(x) + x这个公式
cvnv2_x与conv3_x等层之间的卷积连接方式，用虚线。用虚线连接后可见 两组数据的channels是不同的 这样没法加啊。那么就对 identity的通道数做一次修改。代码中用的downsample来实现。对应代码中的。downsample具体实现可具体查代码
out += identity #构成F(x) + x这个公式
4.有了这几步的解释。一个完整的resnet的网络结构以及代码结构就清晰了。说白了就是很深的卷积层加上了个Shortcut Connection连接方式。这样让网络表达能力更好。具体为啥好去看原理吧。
5.贴代码：代码直接在github上下载的，可以自己去下载看，官方代码。代码中几个重要位置都注释了。
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https://github.com/SnailTyan/deep-learning-papers-translation 参考资料很详细 很详细
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