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一、问题

二、思考分析

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 查看j6周代码，思考解决问题。

一、问题

📌你需要解决的疑问：这个代码是否有错？对错与否都请给出你的思考
📌打卡要求：请查找相关资料、逐步推理模型、详细写下你的思考过程

在Resnext网络中 定义残差单元块中，如果conv_shortcut=False,那么执行“x=Add()…”语句时，通道数不一致的，为什么不会报错呢？

代码：

# 定义残差单元
def block(x, filters, strides=1, groups=32, conv_shortcut=True):

if conv_shortcut:
shortcut = Conv2D(filters * 2, kernel_size=(1, 1), strides=strides, padding='same', use_bias=False)(x)
# epsilon为BN公式中防止分母为零的值
shortcut = BatchNormalization(epsilon=1.001e-5)(shortcut)
else:
# identity_shortcut
shortcut = x
# 三层卷积层
x = Conv2D(filters=filters, kernel_size=(1, 1), strides=1, padding='same', use_bias=False)(x)
x = BatchNormalization(epsilon=1.001e-5)(x)
x = ReLU()(x)
# 计算每组的通道数
g_channels = int(filters / groups)
# 进行分组卷积
x = grouped_convolution_block(x, strides, groups, g_channels)

x = Conv2D(filters=filters * 2, kernel_size=(1, 1), strides=1, padding='same', use_bias=False)(x)
x = BatchNormalization(epsilon=1.001e-5)(x)
x = Add()([x, shortcut])
x = ReLU()(x)
return x

# 堆叠残差单元
def stack(x, filters, blocks, strides, groups=32):
# 每个stack的第一个block的残差连接都需要使用1*1卷积升维
x = block(x, filters, strides=strides, groups=groups)
for i in range(blocks):
x = block(x, filters, groups=groups, conv_shortcut=False)
return x

二、思考分析

在ResNext网络中，如果在定义残差单元块时，将conv_shortcut参数设置为False，表示使用identity_shortcut而不是Conv2D层作为快捷连接。

对于定义残差单元block模块，Add（）是x和shortcut相加，x通道数是filter*2。对于shortcut，conv_shortcut为True则是filters*2，否则是原始输入通道数。

最后对于堆叠残差模块stack，第二次调用block时，conv_shortcut参数是False，使用的是identity_shortcut，这种情况下，快捷连接将直接传递输入x给块的最后一层。因此，在执行“x=Add()…”语句时，快捷连接的通道数与该层的通道数不一致。

但是，由于Add()层在通道数不同时会自动对快捷连接进行零填充，所以不会出现尺寸不匹配的错误。此外，这种零填充不会对训练产生任何影响，因为填充的值不会接收任何梯度更新。

总之，Add 层具有自动广播机制，可以在计算时自动扩展较小张量的形状以匹配较大张量的形状，因此即使通道数不一致也不会报错。

广播机制是指在进行张量运算时，系统会自动对两个张量进行扩展，使它们的形状相同，然后再进行运算。这样，即使两个张量的形状不同，也可以将它们相加或相乘。这种机制可以简化代码，提高效率。