U-Kan代码解释

self.H, self.W = img_size[0] // patch_size[0], img_size[1] // patch_size[1]

`self.H` 和 `self.W` 是类 `PatchEmbed` 的两个属性，它们分别代表图像在高度和宽度方向上划分的补丁数量。这里的计算使用了整除运算符 `//`。

- `img_size[0]` 和 `img_size[1]` 分别是图像的高度和宽度。
- `patch_size[0]` 和 `patch_size[1]` 分别是每个补丁的高度和宽度。

整除运算符 `//` 用于计算两个数相除的整数结果，即商的整数部分。因此，

`img_size[0] // patch_size[0]` 计算的是，给定图像的高度可以被多少个高度为 `patch_size[0]` 的补丁完全覆盖，不计算余数。同理，

`img_size[1] // patch_size[1]` 计算的是图像的宽度可以被多少个宽度为 `patch_size[1]` 的补丁完全覆盖。

例如，如果图像的高度是 224 像素，补丁的高度是 7 像素，那么 `self.H` 将会是 224 // 7 = 32。这意味着图像高度方向上可以划分出 32 个补丁。同理，如果图像的宽度是 224 像素，补丁的宽度也是 7 像素，那么 `self.W` 将会是 224 // 7 = 32，意味着图像宽度方向上也可以划分出 32 个补丁。

这样，`self.H` 和 `self.W` 就定义了图像被划分成多少行和多少列的补丁网格。
 

 def __init__(self, dim, drop=0., drop_path=0., act_layer=nn.GELU, norm_layer=nn.LayerNorm, no_kan=False):

• drop_path: 路径Dropout率，用于正则化，防止过拟合。

路径Dropout，也称为Stochastic Depth，是一种用于深度神经网络的正则化技术，特别是对于深度残差网络（ResNet）及其变体。这种技术的目的是通过随机地丢弃网络中的某些路径来防止过拟合。

在标准的Dropout中，我们随机地将网络中的一些神经元的输出置为零，以减少神经元之间复杂的共适应关系。然而，在残差网络中，每个残差块（或单元）都会将输入直接添加到输出上，这意味着即使某些层被Dropout了，信息仍然可以通过残差连接传播。这使得Dropout在残差网络中的效果不如在其他类型的网络中那么有效。

路径Dropout解决这个问题的方法是，在训练过程中随机地丢弃整个残差块，而不是单个神经元。这意味着在每次前向传播时，网络中的某些层将完全被跳过，而其他层则正常工作。这样，网络的深度在每次训练迭代中都是变化的，这迫使网络学习到更加鲁棒的特征表示，因为它们必须在不同的网络深度配置下仍然有效。

使用路径Dropout可以带来以下好处：
- **提高泛化能力**：通过随机丢弃路径，模型不会对特定的路径过度依赖，从而提高模型对新数据的泛化能力。