Pytorch深度学习（4） — BN层及ResNet + DenseNet实现
Pytorch深度学习（4） — BN层及ResNet + DenseNet实现1.批量归一化(BN)2.ResNet2.1 残差块2.2 ResNet 模型实现结构：3.DenseNet 稠密连接网络3.1 稠密块（DenseBlock）3.3 过滤层（transition_block）3.4 DenseNet模型总实现
1.批量归一化(BN)
nn.BatchNorm2d(6) — 卷积层使用，超参数为输出通道数
nn.BatchNorm1d(120) – 全连接层使用，超参数为输出单元个数
2.ResNet
2.1 残差块
输入为X + Y，因而X Y的输出通道要一致
可以用1*1
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