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PyTorch深度学习（4）——BN层与ResNet、DenseNet的实现

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简介：
本篇文章将介绍如何在PyTorch中实现Batch Normalization(BN)技术，并通过实例讲解ResNet和DenseNet网络模型的应用及优化。 Pytorch深度学习（4）— BN层及ResNet + DenseNet实现 1. 批量归一化(BN) - `nn.BatchNorm2d(6)`：用于卷积层，参数为输出通道数。 - `nn.BatchNorm1d(120)`：适用于全连接层，参数为输出单元个数。 2.ResNet 2.1 残差块 输入是X + Y的形式，因此X和Y的输出通道需要一致。可以使用1*1卷积来调整通道数量。

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  • PyTorch深度学习（4）——BN层与ResNet、DenseNet的实现
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    本篇文章将介绍如何在PyTorch中实现Batch Normalization(BN)技术，并通过实例讲解ResNet和DenseNet网络模型的应用及优化。 Pytorch深度学习（4）— BN层及ResNet + DenseNet实现 1. 批量归一化(BN) - `nn.BatchNorm2d(6)`：用于卷积层，参数为输出通道数。 - `nn.BatchNorm1d(120)`：适用于全连接层，参数为输出单元个数。 2.ResNet 2.1 残差块 输入是X + Y的形式，因此X和Y的输出通道需要一致。可以使用1*1卷积来调整通道数量。
     
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