同学你好！本文章于2021年末编写，获得广泛的好评！
故在2022年末对本系列进行填充与更新，欢迎大家订阅最新的专栏，获取基于Pytorch1.10版本的理论代码(2023版)实现，
Pytorch深度学习·理论篇(2023版)目录地址为：
CSDN独家 | 全网首发 | Pytorch深度学习·理论篇(2023版)目录
本专栏将通过系统的深度学习实例，从可解释性的角度对深度学习的原理进行讲解与分析，通过将深度学习知识与Pytorch的高效结合，帮助各位新入门的读者理解深度学习各个模板之间的关系，这些均是在Pytorch上实现的，可以有效的结合当前各位研究生的研究方向，设计人工智能的各个领域，是经过一年时间打磨的精品专栏！
https://v9999.blog.csdn.net/article/details/127587345
欢迎大家订阅(2023版)理论篇
以下为2021版原文~~~~
1 ResNet模型
在深度学习领域中，模型越深意味着拟合能力越强，出现过拟合问题是正常的，训练误差越来越大却是不正常的。
1.1 训练误差越来越大的原因
在反向传播中，每一层的梯度都是在上一层的基础上计算的。随着层数越来越多，梯度在多层传播时会越来越小，直到梯度消失，于是随着层数越来越多，训练误差会越来越大。
ResNet模型的动机是要解决网络层次比较深时无法训练的问题，借鉴了高速网络模型的思想，设计出了一个残差连接模块。这种模块可以让模型的深度达到152层。
1.2 残差连接的结构
在标准的前馈卷积神经网络上，加一个直接连接，绕过中间层的连接方式，使得输入可以直达输出。
1.2.1 残差连接的结构图
1.2.2 残差连接的定义描述
1.3 残差连接的原理
残差连接通过将原始的输入绕过中间的变化直接传给Addiion，在反向传播的过程中，误差传到输入层时会得到两个误差的加和，一个是左侧的多层网络误差，一个是右侧的原始误差。左侧会随着层数变多而梯度越来越小，右侧则是由Addition直接连到输入层，所以还会保留Addition的梯度。这样输入层得到的加和后的梯度就没有那么小了，可以保证接着将误差往下传。
1.3.1 残差连接的原理
这种方式看似解决了梯度越传越小的问题，但是残差连接在正向同样也起到作用。
由于正向的作用，网络结构是并行的模型，即残差连接的作用是将网络串行改成并行。
这就是lnception V4模型结合残差网络的原理，没有使用残差连接，反而实现了与Inception-ResNet V2模型等同的效果的原因。
2 DenSeNet模型
DenseNet模型于2017年被提出，该模型是密集连接的卷积神经网络CNN，每个网络层都会接受前面所有层作为其输入，也就是说网络每一层的输入都是前面所有层输出的并集。
2.1 DenSeNet模型的网络结构
2.1.1 DenSeNet模型
每一个特征图都与前面所有层的特征图相连，即每一层都会接受前面所有层作为其输入。对于一个L层的网络，DenseNet模型共包含L(L+1)2个连接。
2.1.2 DenSeNet模型图
2.2 DenseNet模型的优势
1.DenseNet模型的每一层都与前面所有层紧密连接、可以直达最后的误差信号，升梯度的反向传播，减轻梯度消失的问题，使得网络更容易训练。
2.DenseNet模型通过拼接特征图来实现短路连接，从而实现特征重用，并且采用较小的增长率，每个层所独有的特征图比较小。
3.增强特征图的传播，前面层的特征图直接传给后面层，可以充分利用不同层级的特征。
2.3 DenseNet模型的缺陷
DenseNet模型可能耗费很多GPU显存，一般显卡无法存放更深的DenseNet模型，需要经过精心优化。
2.4 稠密快
稠密块是DenseNet模型中的特有结构。
2.4.1 稠密块的组成
稠密块中含有两个卷积层，这两个卷积层的卷积核尺寸各不相同（分别为1×1和3×3)。每一个稠密块由L个全连接层组成。
全连接仅在一个稠密块中，不同稠密块之间是没有全连接的，即全连接只发生在稠密块中。
3 EffcientNet模型
MnasNet模型是谷歌团队提出的一种资源约束的终端CNN模型的自动神经结构搜索方法。该方法使用强化学习的思路进行实现。
3.1 EffcientNet模型的步骤
1、使用强化学习算法实现的MnasNet模型生成基准模型EfficientNet-B0。
2、采用复合缩放的方法，在预先设定的内存和计算量大小的限制条件下，对EfficientNet-BO模型的深度、宽度（特征图的通道数）、图片尺寸这3个维度同时进行缩放这3个维度的缩放比例由网格搜索得到，最终输出了EfficientNet模型。
3.2 EffcientNet模型的调参示意图
- 图1-12(a)是基准模型。
- 图1-12(b)是在基准模型的基础上进行宽度缩放，即增加图片的通道数量。
- 图1-12(c)是在基准模型的基础上进行深度缩放，即增加网络的层数。
- 图1-12(d)是在基准模型的基础上对图片尺寸进行缩放。
- 图1-12(e)是在基准模型的基础上对图片的深度、宽度、尺寸同时进行缩放。
3.3 EfficientNet模型的效果
在ImageNet数据集上Top-1准确率达到84.4%，Top-5准确率达到97.1%，但是其大小仅仅为已知最好深度卷积模型的1/8.4，而且速度比已知最好深度卷积模型快6.1倍。
EfcientNet模型满足了在不降低模型准确率的条件下，减少模型的计算量或内存需求（参见arXⅳ网站上编号为“1905.11946”的论文)。
3.4 MBConv卷积块
EficientNet模型的内部是通过多个MBConv卷积块实现。
3.4.1 MBConv卷积块特点
MBConv卷积块使用类似残差连接的结构，不同的是在短连接部分使用了SE模块，并且将常用的ReLU激活函数换成了Swish激活函数，还使用DropConnect层来代替传统的Dropout层。
3.4.2 MBConv卷积块的结构
3.4.3 Tip
在SE模块中没有使用BN操作，而且其中的Sigmoid激活函数也没有被Swish激活函数替换。
3.5 DropConnect
在深度神经网络中，DropConnect层与Dropout层的作用都是防止模型产生过拟合的情况。DropConnect层的效果会更好一些。
3.5.1 DropConnect层与Dropout层对比
DropConnect层：在训练神经网络模型的过程中，对隐藏层节点的输入进行随机的丢弃。
Dropout层：在训练神经网络模型的过程中，对隐藏层节点的输出进行随机的丢弃
3.5.2 DropConnect层与Dropout层结构图
