1. 前言
ResNet作为深度学习领域里程碑式的网络架构，在图像分类等计算机视觉任务中表现出色。然而，随着研究的深入和技术的发展，原始的ResNet架构仍有改进空间。本文将详细介绍一种基于PyTorch的ResNet改进方案，该方案融合了Mish激活函数、SPP模块和MixUp数据增强等先进技术，显著提升了模型性能。
2. 改进方案概述
本改进方案主要包含以下几个关键技术点：
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使用Mish激活函数替代传统的ReLU
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引入空间金字塔池化(SPP)模块
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采用MixUp数据增强技术
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优化残差连接结构
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使用AdamW优化器配合余弦退火学习率调度
3. 关键技术详解
3.1 Mish激活函数
Mish激活函数是近年来提出的一种新型激活函数，其数学表达式为：
f(x) = x * tanh(softplus(x)) = x * tanh(ln(1 + e^x))在PyTorch中的实现如下：
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