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BasicBlock组件的详解

BasicBlock是ResNet（残差网络）中的核心组件，主要用于解决深度神经网络中的梯度消失问题，同时提升特征表达能力。以下是其关键特性与实现原理的详细解析：

​一、基本结构与设计原理

BasicBlock组件的详解_第1张图片

  1. ​双层卷积架构​
    BasicBlock由两个连续的3×3卷积层构成，每层后接Batch Normalization（BN）和ReLU激活函数：

    • ​第一层​：3×3卷积，可调整步长（stride）实现下采样。
    • ​第二层​：3×3卷积，固定步长为1，保持空间分辨率。
    • ​数学表达​：输出 y=ReLU(F(x)+x)，其中 F(x) 为卷积路径的输出，x 为输入或经捷径连接调整后的张量。

  2. ​残差连接（Shortcut Connection）​​

    • 当输入/输出通

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