Connection 上添加额外的卷积运 算环节将输入?变换到与ℱ(?)相同的 shape，如图 10.63 中identity(?)函数所示，其中 identity(?)以 × 的卷积运算居多，主要用于调整输入的通道数。 Conv2d(64, 3x3) Conv2d(64, 3x3) ? identity(?) e e ℱ(?) ℋ ? = ℱ ? + ? 图 10.63 残差模块 bn2 = layers.BatchNormalization() 当ℱ(?)的形状与?不同时，无法直接相加，我们需要新建identity(?)卷积层，来完成? 的形状转换。紧跟上面代码，实现如下： if stride != 1: # 插入 identity 层 self.downsample = Sequential() strides=st ride)) else: # 否则，直接连接 self.downsample = lambda x:x 在前向传播时，只需要将ℱ(?)与identity(?)相加，并添加 ReLU 激活函数即可。前向 计算函数代码如下： def call(self, inputs, training=None): # 前向传播函数

matrix. Identity Generates identity matrix. from keras.models import Sequential from keras.layers import Activation, Dense from keras import initializers my_init = initializers.Identity(gain=1

Separable Convolution ● 7x7 Depthwise Separable Convolution ● 3x3 Average Pool ● 3x3 Max Pool ● Identity Operation The combination operations are identical to the NASNet namely, add and concat. The cells count=2), dict( name=primitives, values=['sep_3x3', 'sep_5x5', 'sep_7x7', 'avg_3x3', 'max_3x3', 'identity'], count=2 ), dict(name='combinations', values=['add', 'concat'], count=1), ] The STATE_SPACE

input is branched into two, in one branch (the lower branch in the figure) we pass it through an identity function denoted 25 Typically, the weights are normally distributed with mean = 0 and a small variance a probability and, 0.0 with a probability . Thus, during training the -th block will act as an identity function with probability . We retain the original behavior during inference. Finally, is calculated

9 Orthogonal [source] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 228 15.2.10 Identity [source] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 228 15.2.11 lecun_uniform ones_like(kvar) >>> K.eval(kvar_ones) array([[ 1., 1., 1.], [ 1., 1., 1.]], dtype=float32) identity keras.backend.identity(x, name=None) 后端 BACKEND 186 返回与输入张量相同内容的张量。 参数 • x: 输入张量。 • name: 字符串，所创建的变量的名称。 Python 整数。作为随机发生器的种子。 参考文献 Saxe et al., http://arxiv.org/abs/1312.6120 15.2.10 Identity [source] keras.initializers.Identity(gain=1.0) 生成单位矩阵的初始化器。 仅用于 2D 方阵。 参数 • gain: 适用于单位矩阵的乘法因子。 15.2.11 lecun_uniform

size/rank/split/reverse/cast/one_hot/quantize ���� clip_by_value/clip_by_norm/clip_by_global_norm ������� identity/logical_and/equal/less/is_finite/is_nan ����� enqueue/dequeue/size/take_grad/apply_grad/ �����

Stacked layers Previous input x F(x) y=F(x) Stacked layers Previous input x F(x) y=F(x)+x x identity + 15 2.深度残差网络 ResNets使用了许多same卷积 R1 R2 R3 16 01 经典网络 3.其它现代网络 02 深度残差网络 03 其它现代网络

'exponential', 'fishersnedecor', 'gamma', 'geometric', 'gumbel', 'half_cauchy', 'half_normal', �→'identity_transform', 'independent', 'kl', 'kl_divergence', 'kumaraswamy', 'laplace', 'lkj_cholesky', �→'log_normal' 函数（f ∗ ）。这种现 象在嵌套函数类中不会发生。 因此，只有当较复杂的函数类包含较小的函数类时，我们才能确保提高它们的性能。对于深度神经网络，如 果我们能将新添加的层训练成恒等映射（identity function）f(x) = x，新模型和原模型将同样有效。同时， 由于新模型可能得出更优的解来拟合训练数据集，因此添加层似乎更容易降低训练误差。 针对这一问题，何恺明等人提出了残差网络（ResNet）(He 5032.7 examples/sec on cuda:0 小结 • 学习嵌套函数（nested function）是训练神经网络的理想情况。在深层神经网络中，学习另一层作为恒 等映射（identity function）较容易（尽管这是一个极端情况）。 • 残差映射可以更容易地学习同一函数，例如将权重层中的参数近似为零。 • 利用残差块（residual blocks）可以训练出一个有