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  • 🍨 本文为🔗365天深度学习训练营 中的学习记录博客
  • 🍖 原作者:K同学啊

问题:在上一章代码中是ResNeXt-50的残差单元,问题:如果conv shortcut=False那么在执行“x=Add0)…“语句时,通道数不一致的,为什么不会报错?

思路:

当conv_shortcut=False时,shortcut直接取x,也就是输入张量。然后x经过第一个1x1卷积,输出的通道数是filters,接着是分组卷积。假设分组卷积后的通道数是filters,那么最后的1x1卷积将filters通道转换为filters2,因为最后的Conv2D层是filters2。
那如果输入x的通道数原本是filters2,而经过第一层1x1卷积后变成filters,再分组卷积可能还是filters,然后最后一层1x1转成filters2,这样最终x的通道数是filters2,而shortcut是输入的x,假设输入x的通道数也是filters2,那么它们的通道数一致,Add操作没问题。
但问题在于,当conv_shortcut=False时,通常意味着输入的通道数和输出的通道数一致,所以不需要用1x1卷积调整。比如在ResNet中,当strides=1时,输入和输出通道数相同,所以不需要shortcut卷积。这时候ResNeXt的结构可能也类似。例如,ResNeXt的每个stage中的第一个block可能使用conv_shortcut=True来调整通道数和尺寸,而后续的block使用conv_shortcut=False,此时输入和输出通道数一致,所以Add操作不会出错。
在ResNeXt-50中,每个stage的block数可能不同,第一个block需要调整通道数,后面的不需要。所以当conv_shortcut=False时,输入x的通道数已经等于输出的通道数,因此可以直接相加,不会报错。考虑到如下几种情况:

1. conv_shortcut=False的使用场景

在ResNeXt中,conv_shortcut=False通常出现在同一特征图尺寸的残差块(如每组块中的非首个块)。此时,输入和输出的通道数已经匹配,无需通过1×1卷积调整通道数。

例如,ResNeXt-50的结构中,每个stage的第一个残差块会使用conv_shortcut=True来调整通道数(如从64→128),而后续块则使用conv_shortcut=False,输入和输出通道数一致,因此不会触发通道不匹配的问题。

2. ResNeXt的通道数设计

ResNeXt的残差单元输出通道数为filters×2(通过最后一层Conv2D(filters×2, 1×1)实现)。当conv_shortcut=False时,输入张量x的通道数应已经为filters×2,与输出通道数一致。例如:

  • 输入张量通道数为256(假设filters=128
  • 残差单元输出通道数也是256filters×2=128×2

此时Add操作的两个输入(xshortcut)通道数相同,不会报错。

3. 代码中的隐含条件

代码本身要求调用者在conv_shortcut=False时保证输入x的通道数与残差单元的输出通道数一致。如果调用者违反了这一条件(例如误传了通道数不匹配的输入),仍然会触发错误。

例如,若输入张量通道数为64filters=128conv_shortcut=False,则:

  • shortcut = x的通道数为64
  • 残差路径输出的通道数为128×2=256
  • 此时Add操作会因通道数不匹配而报错。

问题:conv_shortcut 为 False 时,输入通道数如何设置?

在 ResNeXt 的残差单元中,当 conv_shortcut=False 时,输入张量的通道数需要与残差单元的输出通道数一致。这是通过网络的设计和残差单元的参数设置来确保的。

ResNeXt 的输出通道数计算

ResNeXt 的残差单元输出通道数为 filters * 2,这是因为在残差单元的最后一步使用了一个 1×1 卷积,将通道数从 filters 增加到 filters * 2

输入通道数的要求

conv_shortcut=False 时,输入张量的通道数应已经为 filters * 2。这是因为:

  1. 残差单元的输出通道数为 filters * 2
  2. shortcut 路径直接使用输入张量 x

因此,只有当输入张量的通道数为 filters * 2 时,Add 操作才能正确执行。

如何设置输入通道数

在 ResNeXt 的典型实现中,输入通道数是通过网络结构的设计来确保的。例如:

ResNeXt-50 的结构

ResNeXt-50 通常包含 4 个阶段(stage),每个阶段包含多个残差单元:

  • Stage 1: 卷积核大小为 7×7,输出通道数为 64
  • Stage 2: 包含 3 个残差单元,输出通道数为 128
  • Stage 3: 包含 4 个残差单元,输出通道数为 256
  • Stage 4: 包含 6 个残差单元,输出通道数为 512
  • Stage 5: 包含 3 个残差单元,输出通道数为 1024

在每个阶段的第一个残差单元中,通常会使用 conv_shortcut=True 来调整通道数(例如,从 64 调整到 128)。而在同一阶段的后续残差单元中,conv_shortcut=False,输入通道数与输出通道数一致。

示例:Stage 2 的第一个和第二个残差单元

假设在 Stage 2 中,filters=64,输出通道数为 filters * 2 = 128

  • 第一个残差单元:

    • 输入通道数为 64
    • 使用 conv_shortcut=True,通过 1×1 卷积将通道数从 64 调整到 128
    • 输出通道数为 128
  • 第二个残差单元:

    • 输入通道数为 128(与输出通道数一致)
    • 使用 conv_shortcut=False
    • 输出通道数为 128
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