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1、残差连接是目前常用的组件，解决了大规模深度学习模型梯度消失和瓶颈问题。
通常，在10层以上的模型中追加残差连接可能有帮助。
from keras import layers x = ... y = layers.Conv2D(128, 3, activation='relu', padding='same')(x) y = layers.Conv2D(128, 3, activation='relu', padding='same')(y) y = layers.MaxPooling2D(2, strides=2)(y) # 形状不同，要做线性变换： residual = layers.Conv2D(128, 1, strides=2, padding='same')(x) # 使用 1×1 卷积，将 x 线性下采样为与 y 具有相同的形状 y = layers.add([y, residual])
2、标准化用于使模型看到的不同样本更相似，有助于模型的优化和泛化。
# Conv conv_model.add(layers.Conv2D(32, 3, activation='relu')) conv_model.add(layers.BatchNormalization()) # Dense dense_model.add(layers.Dense(32, activation='relu')) dense_model.add(layers.BatchNormalization()) 3、深度可分离卷积层，在Keras中被称为SeparableConv2D，其功能与普通Conv2D相同。 但是SeparableConv2D比Conv2D轻，训练快，精度高。 from tensorflow.keras.models import Sequential, Model from tensorflow.keras import layers height = 64 width = 64 channels = 3 num_classes = 10 model = Sequential() model.add(layers.SeparableConv2D(32, 3, activation='relu', input_shape=(height, width, channels,))) model.add(layers.SeparableConv2D(64, 3, activation='relu')) model.add(layers.MaxPooling2D(2)) model.add(layers.SeparableConv2D(64, 3, activation='relu')) model.add(layers.SeparableConv2D(128, 3, activation='relu')) model.add(layers.MaxPooling2D(2)) model.add(layers.SeparableConv2D(64, 3, activation='relu')) model.add(layers.SeparableConv2D(128, 3, activation='relu')) model.add(layers.GlobalAveragePooling2D()) model.add(layers.Dense(32, activation='relu')) model.add(layers.Dense(num_classes, activation='softmax')) model.compile(optimizer='rmsprop', loss='categorical_crossentropy')
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