关于卷积神经网络的问题

Question

在ResNet的残差结构中，会涉及到特征的相加操作，即H(x) = F(x) + x，该操作对F(x)和x的维度（H×W×C）有什么要求？

Answer 1

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在ResNet的残差结构中，特征的相加操作要求F(x)和x的维度（H×W×C）保持一致，即相同的高度H、宽度W和通道数C。 例如，假设F(x)的维度为4×4×64，x的维度为4×4×64，则它们可以直接相加得到输出特征图的维度也为4×4×64。 以下是一个简单的示例代码：

# 定义F(x)和x的维度
F_x = torch.randn(1, 64, 4, 4)  # 64通道，4×4大小的特征图
x = torch.randn(1, 64, 4, 4)  # 64通道，4×4大小的特征图
# 特征的相加操作
H_x = F_x + x
print(H_x.size())  # 输出：torch.Size([1, 64, 4, 4])

在代码中，F(x)和x的维度都为1×64×4×4，因此它们可以直接相加得到相同维度的输出特征图。