J7、对于ResNeXt-50算法的思考

这周的内容是一个问题：

当 conv_shortcut=True 时，残差单元会使用一个卷积层对输入进行降维，然后在 BN 层对该卷积层的输出进行归一化，最后再进行快捷连接。这样可以使得输入与快捷连接的输出的形状相同，从而便于直接相加。

当 conv_shortcut=False 时，快捷连接直接连接输入和输出，而不是经过一个降维卷积层和 BN 层。这种方式需要保证输入和输出的通道数相同，否则无法进行快捷连接。因此，在代码中， conv_shortcut=False 的情况下，通过 shortcut = x 将输入 x 赋值给快捷连接的输出 shortcut，这样就保证了它们的形状和通道数相同。

在残差单元的最后一步，x = Add()([x, shortcut])，快捷连接会将输入和残差块的输出相加。

当 conv_shortcut=True 时，由于使用了降维卷积层和 BN 层，快捷连接的输出和残差块的输出形状相同，可以直接相加。

当 conv_shortcut=False 时，码中的 shortcut 变量就是输入 x 本身，在这种情况下，shortcut 的维度不同于 x 的维度，原本是应该有错误的，但是Add 层具有广播机制，因此会自动对两个输入进行广播，以使它们的维度相同。

广播机制是指在进行张量运算时，系统会自动对两个张量进行扩展，使它们的形状相同，然后再进行运算。这样，即使两个张量的形状不同，也可以将它们相加或相乘。这种机制可以简化代码，提高效率。