【图像分类】4.ResNet残差模块卷积网络的神

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ResNet重要性不必多说了吧，论文引用破10w，是我见过最多的，yyds！

在对照博主霹雳吧啦和官方pytorch的代码下，手撸一个resnet。如果没有看着代码写，不确定自己是否能根据论文写出model，而且写优雅代码。

如何写优雅代码？

1. 定义基本的block【residual block有两种】
2. 组合block 到 layer[or stage] 【_make_layer()】

Resnet代码注意点：
* 每个layer【除第一个外】的第一个block 都通过 conv 的stride=2 对 shape降采样

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本节还讲了 bn， 迁移学习 载入权重

bn使用注意点：

1. model.eval()
2. batch_size 设置大
3. conv - bn- relu，卷积层不用bias

迁移学习：

 1. 替换最后一层为自己的分类数

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如何增加代码亲和力？

多看多写多练