python 残差网络--ResNeXt （附python代码）

一、ResNet、ResNeXt介绍

1.1 ResNet 的结构

ResNet 采用模块化的思维来替代整体的卷积层，通过一个个模块的堆叠来替代不断增加的卷积层。按照残差模块堆叠数量的不同，产生了不同深度的ResNet网络，如ResNet-18、ResNet-34、ResNet-50、ResNet-101和ResNet-152，其中所有的网络都可以分为5部分，分别是conv1、conv2_x、conv3_x、conv4_x、conv5_x。

1.2 ResNeXt的结构

ResNeXt是在ResNet上做出的改进，在结构上有两个特点。
首先，采用了“分割-转换-合并”模式，先将输入通道进行分组，然后对每一组进行卷积运算，最后输出神经元对所有分组的元素值求和进行合并。其次，继承了ResNet的重复堆叠网络模块的策略，
但不同的是，采用了一种平行堆叠相同拓扑结构的模块替代了ResNet的三层卷积模块，增加了路径的数量，每个路径上使用相同的拓扑结构组建分组卷积。这种独特的结构使得残差网络ResNeXt可以在不增加参