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一、原理
ResNet原文中的表格列出了几种基本的网络结构配置，ResNet50是50-layer的一列，如下表：
首先是起始阶段的输入层，即layer0层，由一个7x7，步距为2的卷积+BN+relu，加上3x3最大值池化，步长为2的池化层构成。如下图所示：
后面几层都是由单个的残差模块构成，基本公式是x+f(x),如layer1模块，具体过程如下图所示：
上图意思是在该模块传入x后，对x经过两种处理：一是分别经过卷积核是3X3和1X1的两次卷积处理，当然，两次卷积处理都有BN+relu，处理后得到输出f(x)；二是对x做shape改变，即做下采样变换，保证x与f(x)的shape相同，然后将这两种不同处理的输出相加。这样做的好处是模块的最终输出既保留上一层的详细信息，又增加了两次卷积的加强信息，主要防止深层网络的梯度消失。
二、代码如下
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