张量流中的残差学习

Question

我正在尝试从研究论文中复制此图像。图中，橙色箭头表示使用残差学习的捷径，红色轮廓的层表示扩张卷积。

在下面的代码中，r5 是图像中看到的 relu 的结果。为简单起见，我排除了 relu 和膨胀层之间的代码。 在tensorflow中，如何正确结合relu和dilated convolution的结果来执行residual shortcut？

#relu layer
r5 = tf.nn.relu(layer5)
...
#dilation layer
h_conv4 = conv3d_dilation(concat1, 1154)

Answer 1

图片非常直接 - 它说您应该添加它们，所以：

#relu layer
r5 = tf.nn.relu(layer5)
...
#dilation layer
h_conv4 = conv3d_dilation(concat1, 1154)

#combined
combined = r5 + h_conv4