一、Residual块

1. 卷积和池化之间有一层Batch Normalization。

2. 以下几种说法是一致的：

stride=1，输入和输出的通道数是一样的，且只有俩3*3的卷积层，俩BN层；

stride=2，输出通道数是输入的一半，除了俩3*3的卷积层，俩BN层，多了一次步长为2，核1*1的卷积层。

二、构建ResNet

1.ResNet的主体部分串联多个Residual块。

2.bottleneck的好处是网络的深度增加了，之前是2层的卷积层3*3----3*3，现在是三层卷积层1*1----3*3----1*1，但是参数量减少了很多。

 

3.一个DBA（Deeper Bottleneck Architectures）如下图

参考  

 

三、获取数据并训练