Python 人工智能实战：智能安防

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.背景介绍

智能安防领域概述

在人类社会发展进程中, 信息化技术如今已成为推动现代社会发展的关键领域. 在这一进程中, 传统的安全管理模式逐渐被自动化设备取代, 导致越来越多的人不得不依靠智能化设备来保护自身安全并抵御潜在威胁. 其中, 智能安防领域便扮演着关键角色

智能安防是指具备自动监控能力，并能感知潜在威胁并预见可能的安全事件，并采取相应的应对措施的技术体系。其主要目标是确保人们在遭受恶意攻击时不受害；当出现危险情况时可启动主动防御机制并具备转移人质的能力；对于可能出现异常状况的情况及时发出警报并采取有效防范措施以保障公共安全。目前而言智能安防技术已在多个领域逐步推广应用包括军事基地城市公园工厂机房住宅小区学校以及医院等多个重要场所

智能安防系统主要包含感知模块与处理单元两个核心部分以及数据传输通道三者协同工作组成的精密系统架构

智能安防行业需求

智能安防行业在探索与实践过程中不断成长，在需求的变化、技术创新推动以及商业模式的变革下一直处于快速发展的状态。下面将从以下几个方面进行分析：第一部分讨论市场需求；第二部分探讨技术创新对行业发展的影响；第三部分分析商业模式变革带来的机遇。

1. 高容量、高带宽的网络传输

当前智能安防系统主要依赖于宽带上网技术，并基于本地网络架构提供较快的数据传输速度；然而，在系统承受高强度负载、大量数据流量以及同时有多用户并发访问的情况下，则会出现单一设备处理能力不足的问题；为此需要为了解决这一问题而部署分布式网络通信技术，并充分利用云计算资源的能力以实现网络容量扩展、提升整体性能并实现弹性伸缩功能。

2. 高效的处理能力

智能安防系统在高速移动场景中需要高效判别并处理海量数据。因此，在这一背景下,设备必须不断提升其计算性能,尤其是针对复杂算法的速度要求更为苛刻。然而,现有的大多数设备仅能运行特定类型算法,这使得它们无法具备通用计算能力,从而也成为了制约智能安防技术发展的主要瓶颈因素。因此,为了推动该技术的发展,必须开发新型计算芯片或升级现有计算模块以提高其处理能力

3. 精准的检测功能

智能安防系统必须具备辨别不同类别安全威胁的能力。当前阶段已有大量基于图像识别的方法取得了显著成效；然而，在应对复杂威胁方面仍显不足。为优化检测系统的性能目标，在提升精确度、准确性以及可靠性方面仍需持续改进与创新。为此建议引入先进的机器学习算法、神经网络模型以及深度学习技术的应用以增强系统的智能化水平。

4. 大规模部署和自动化

智能安防系统不仅面临着巨额的研发投入与规模化的设备部署问题，在探索降低投资成本的同时也需要持续关注系统的运行效率提升。当前 deployed deployment strategies predominantly focus on cost optimization as their primary objective.然而, 这种以成本为导向的设计模式往往导致繁琐的人工干预操作流程, 无法满足大规模数据处理与高强度通信需求.因此, 应开发智能化配置系统, 提高设备安装与调试的自动化水平, 实现远程监控管理、智能参数自适应配置以及批量化设备部署等功能以适应现代网络环境的需求

5. 安全的信息共享和协作

智能安防系统必须与其他相关系统和服务协同工作以实现整体功能的高效运转在此过程中必须建立统一的安全机制和管理体系并确保各系统之间能够顺畅地实现信息共享与协作这一步骤同样也需要特别关注以保证这些关键数据的安全性完整性以及可用性

2.核心概念与联系

2.1 概念关系与联系

IOT(Internet of Things)

IoT（Internet of Things）被称为'物联网'的缩写形式。这一通信网络借助于多种先进技术包括互联网技术数据库技术超声波雷达激光雷达GPS摄像头以及无线电手段实现了物联网设备间的高效数据交换从而实现了对周围物理世界的数据收集存储处理分析显示与控制确保了物理世界的自动化运营智慧管理和智能化控制

在物联网技术不断深化的过程中，在IOT领域内进行探索与研究的主要方向是边缘计算和智能机器学习。将物联网设备与云端服务器建立连接后可通过云端软件编程、设备编程以及API调用等多种方式进行操作从而实现边缘计算功能例如图像识别技术的应用语音识别技术的应用自然语言理解技术的应用风险评估技术的应用环境感知技术的应用等各项核心功能都能得到有效的支持和实现

Edge Computing

Edge Computing represents a key concept in computing, marking an important development within the distributed computing paradigm. The technology originated from Google’s research efforts, aiming to optimize computational tasks by relocating them closer to end-users rather than relying solely on central servers. This involves transferring computational tasks from central servers to locations closest to the end-users. For instance, Google’s mobile search service is a prime example of this technology.

边缘计算正是针对中心服务器数据处理能力较弱以及计算效率低下的问题而设计的核心技术方案。通过将计算任务部署在距用户最近的位置上,从而减轻了服务器的工作负担,并改善了用户体验体验感。同时减少了能源消耗与通信费用。目前来说,在虚拟现实、智能交通以及智能金融等多个领域中都已广泛应用于作为基础技术

AI(Artificial Intelligence)

人工智能（Artificial Intelligence, AI），是人类认知行为特征与生物机理规律融合后形成的一门智能科技学科。该系统具备模仿人类的学习能力，并能够模拟人类的认知行为模式，在学习过程中不断积累经验并提升能力。

一般认为，AI有如下几个特点：

1. 智能推理：具备卓越认知能力的人类大脑能够迅速准确地识别判断各种信息内容，并被广泛应用于智能推理领域；其核心技术即认知神经网络（Cognitive Neural Networks）。
2. 自主学习：人工智能系统能够模拟人类的学习机制，在持续学习中不断提升技能水平。
3. 学习效率高：人工智能系统能够预判动态变化中的关键事件，并在此基础上加快决策效率与反应速度。
4. 协同优化：人工智能系统能够与其他技术系统协同优化效能，在特定任务目标下显著提升整体运行效率。

AI的主要功能包括智能助手、语音助手、图像识别技术、文本处理功能、机器翻译技术以及自动驾驶系统，并涵盖虚拟现实技术和增强现实技术等

ML(Machine Learning)

机器学习技术（ML），属于人工智能领域的一个细分分支。该技术研究如何使计算机具备自主学习能力，并通过优化行为模式来提升性能。

目前而言，机器学习已被广泛应用于多个领域。其中主要涉及图像识别技术的应用较为显著；此外还包括自然语言处理的相关研究；推荐系统的优化也是其重要发展方向之一；同时在生物医学领域的研究进展尤为突出；此外电子支付的安全性提升也得益于机器学习技术的支持。

DL(Deep Learning)

深度学习（简称DL）属于机器学习领域，并基于神经网络理论发展而来。它是以神经网络为理论基础发展起来的新一代机器学习技术。其核心在于通过多层次神经网络模型实现特征提取与分类任务。

在深度学习领域中，在线收集充足的数据资源配合强大的计算能力和先进的网络架构，在经过严格优化技术处理后能够显著提升模型性能表现。深度学习的核心算法包括卷积神经网络等。

CV(Computer Vision)

计算机视觉（Computer Vision, CV）是指利用计算机及技术接收图像、视频或其他形式的输入数据，并对其实施解析与解读以便进行处理与转换的功能模块。通过这一过程系统即可达到智能识别、解析与追踪等功能。

目前，深度学习技术发展迅速，计算机视觉领域也进入深度学习时代。

NLP(Natural Language Processing)

自然语言处理（NLP），是使计算机实现与人类进行有效交流的技术手段。
在人工智能和机器学习相关领域中，
它主要研究如何让计算机系统能够理解和生成人类的语言信息。

自然语言处理的核心任务包括词法分析、句法分析以及语义分析等基本功能，并延伸至文本分类、机器翻译技术的应用以及信息检索系统的设计等多方面领域。这些技术手段也被广泛用于构建问答系统以及情感分析等智能化应用体系中。

RTK(Real-Time Kinematics)

实时光控技术（Real-Time Kinematics, RTK）是一种基于受力分析的方法，在动力学系统中建立动态系统运动模型并精确计算刚体轨迹的技术。随着实时运动学的发展推动了遥感、测控以及工业自动化等领域的设备装配与运行实现了设备运行状态的实时监控与调控。

当下

RTS(Real-Time Sensor Sensing)

实时感知（Real-Time Sensor Sensing, RTS）是一种技术体系,它通过多样化的传感器持续不断地收集相关信号信息,并对获取到的关键数据进行系统性地解析与整合,从而实现辅助决策或即时响应等功能的技术方案。

在实际应用场景中，在视频监控系统中主要采用视频摄像头和图像采集设备等多种传感器来进行信息感知，并对其获取的信息进行后续的分析与处理工作。这些信息涵盖了来自不同感官的数据来源包括视觉数据（如摄像头拍摄的画面）、音频数据（如麦克风捕捉的声音）、雷达探测结果以及热成像与红外探测信息等。随后通过相应的算法系统将这些数据转化为具体的监控目标识别结果以及行为模式分析报告。

ADS(Adverse Disclosure System)

健康隐私泄露系统（Adverse Disclosure System, ADS）旨在政府机构、组织、企业及个人向他人分享与其相关的个人健康及相关数据；该平台可能导致生命安全或财产损失。

当下，在全球范围内的人们普遍重视自身健康隐私。然而，在法律层面仍缺乏有效的规范与保护措施专门针对医疗和个人信息。因此，在全球范围内健康隐私泄露问题已逐渐成为亟需关注的社会公共议题。

3.核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解

3.1 图像识别和目标检测

图像识别

图像识别（Image Recognition）涉及通过对图像中物体、场景以及属性的判别或识别过程。以下是一些常见的图像识别技术和方法：基于摄像头的拍照技术和相机辅助图像采集方法；基于扫描文档的技术；机器视觉相关的方法和算法；OCR技术支持的字符识别系统；深度学习相关的算法以及人工神经网络驱动的各种分析工具

对于摄像头拍照技术而言, 它主要依赖于摄像头捕获物体, 计算机随后处理生成图像数据, 并输出结果。在图像识别过程中, 通常分为三个步骤: 首先完成对图像的特征提取; 其次使用机器学习算法对其进行分类或聚类; 最后基于分类结果输出相应的识别信息。

图像识别技术的核心机制在于通过分析物体实体及其所处环境特性来完成特征提取过程。随后，在获得测试样本分类依据后得出结果。该过程可分两步实施：一是利用传统方法如直方图统计、傅里叶变换及特定特征提取算法完成基础建模；二是借助深度学习框架运用卷积神经网络或循环神经网络进一步优化模型性能。

目标检测（Object Detection）是图像识别技术中最常用的手段之一。其核心思想在于识别图像中可能包含的目标区域，并通过分析这些区域来判断是否存在目标物体。进而定位出目标物体的位置。常见的目标检测方法包括但不限于基于模板匹配、深度学习以及区域生长等多种技术。

该目标检测方法基于模板匹配原理通过学习标注的图像样本来定义不同目标在图像中的相应模版。然后，在测试图象中移动该模版以搜索最佳匹配部位，并找到与其对应的部位以确定物体所在的位置。此法简明易懂且易于操作……但对物体位置模糊或大小差异较大的情形则处理欠佳。

基于深度学习的目标检测方法是通过深度学习技术来实现特征提取，并对测试图像执行预测任务来推断出目标所属类别及位置坐标等关键信息。该方法能够自动生成图像的有效特征描述从而显著降低了人工标注的工作负担并能有效应对目标模糊定位及尺寸差异等情况。

该目标检测技术采用基于区域生长的方法（Region Growing Method, RGM）来进行图像分析。该方法首先设定一个种子像素作为待扩展的初始候选区域能量，并在此基础上逐步扩大待识别的目标范围。随后采用逐像素迭代的方式逐步扩大候选范围，并结合预先训练好的分类器模型对各个候选取代区间进行识别操作，在每次迭代过程中都能获得更精确的结果集表达形式并完成初步筛选工作之后的操作流程中会生成多个关键子区域能够生成最终结果集

操作步骤详解

通过实践操作来深入介绍图像识别的过程。例如，在我们想识别一张图片中的猫咪时，则需要按照以下几个步骤进行操作：首先进行数据准备；然后构建并训练一个卷积神经网络；最后利用测试图片进行预测。

1. 成像操作可以选择手机摄像头或相机设备来完成成像任务。
2. 为了实现自动识别人脸功能, 需要在图像中识别出目标区域.
3. 在图像处理流程中, 需要在每张输入图像上执行特定操作.
4. 调用预训练好的猫咪识别模型来进行特征学习.
5. 将处理后的图像样本代入模型进行分析处理.
6. 通过分析结果确定存在目标区域后, 在图像上绘制矩形框标记.
7. 通过系统内部评估机制, 对当前模型运行情况进行监控和反馈.

对于目标检测，我们还可以进一步分为以下几步：

在初始化种子点的过程中，在图像预处理的基础上获得初始种群位置信息，并计算其对应的坐标参数值；
基于提取到的种子点，在像素空间中展开局部邻域范围内的空间扩展过程，在此过程中生成一系列候选目标框；
从每个候选区域内提取相应的特征信息，并结合预先设计好的特征向量模型构建特征描述框架；
调用已训练好的分类器模型对所有检测到的目标框进行推断得出结果，并获取其对应置信度数值；
针对所有检测到的目标框应用非极大值抑制算法用于筛选出最优区域；
最后一步是展示结果，在图中标注出所有检测到的有效目标框并记录其对应的位置信息；

3.2 语音识别

语音识别原理

语音识别（Speech Recognition）是指把语音转译为文本的过程，并作为语音处理领域中的一个分支存在。从实践角度来看，语音识别涉及特征提取、声学模型建模、语言模型训练以及解码等多个关键环节的工作。在接下来的部分中, 我将结合实际案例, 详细阐述其工作原理。

在本步骤中我们可以采用麦克风或者其他传感器设备捕获一段连续的语音信号作为输入数据源

然后，在声学模型的基础上进行建模后，在对语音信号进行预处理并提取了一系列具有代表性的语音特征之后（即从语音信号中获取关键信息），将这些特征输入到语言模型中用于训练它（使其能够更好地理解和生成文本）。其主要作用是描述语句出现的概率分布情况（即通过统计分析来预测后续可能出现的内容）。参数可以通过语料库或者人工标注的数据来进行生成（从而优化模型性能）。

最后, 通过解码器, 我们可以对每一个 frame 的语音特征进行解码, 得到对应的语句. 解码过程较为复杂, 主要涉及语言模型. 音素集以及发音规则等. 其输出结果即为语音识别结果.

数字信号处理

在语音识别的过程中（环节），我们通常会将语音信号编码为数字形式。这种数字化过程的主要作用是将原始声音信息抽象化，并去除了时间与空间的不确定性。这种数字化过程便于进行特征提取、学习以及后续的处理工作。常见的数字信号处理方法包括使用哈希函数来进行数据摘要，并通过频域和时域分析来提取关键特征。

哈希函数被称为将语音信号转换为固定长度整数值的一种数学工具。这种数学工具能够被用来实现语音去重、匹配和压缩功能，在语音识别领域中还常被用来进行处理。在语音识别过程中，哈希函数的主要优势体现在计算速度快捷以及内存占用较小的特点上。

在频域中进行特征提取的过程是指采用特定的特征提取手段对语音信号进行频域分析，并最终得到具有代表性的频谱图或者详细描述的频谱线信息。基于频域分析的结果能够有效识别并提取出语音信号中的关键信息内容。

在进行特征提取的过程中，在时间维度上对语音信号进行分析以获得其时间-频率分布图。时间-频率分布图由两个组成部分构成：时间部分和频率部分。其中的时间部分包含了声音信号的时间波形信息；而频率部分则包含了声音信号的频率谱曲线信息。借助时间-频率分布图这一工具，则可以更直观地观察到声音信号的时间特性和频率特性。

发音规则制订

在语音识别过程中，我们需要制定相应的发音规范。制定发音规范的主要目的是帮助计算机更容易理解语言符号，并更有效地解决语言学问题。常见的制定包括汉语读音标注法、IPA编码以及韵律规范等。

基于音素集的概念是汉语读音标注法。这种做法的一个优点是可以将语音信号表示为数字形式，并有助于提取特征以及促进学习与处理过程。

该编码系统通过将每个语音单元映射到其名称、类型、发音和频率信息等数据点来实现对语音的分析和表示。这种设计使得可以将这些编码转换为数字信号序列，并便于后续的特征提取和学习处理过程。

描述音素表征法的是通过使用音素集来描述语音信号作为音素级别的序列。其优势在于能够将...转化为数字化形式，并便于执行特征提取、学习和处理。

韵律规则制定是指遵循语言学相关原则，在各种不同类型的声调和押韵结尾处的单个元音字母以及多声节的组合间建立系统的归类标准，并将其应用至相应的语法结构分析中以提高准确性与适用性。这种做法不仅有助于提高韵律分析的有效性

操作步骤详解

下面我要与大家分享关于语音识别的知识。假设我们有一段需要识别的英文语音，请问大家是否已经准备好开始学习了呢？具体的实现步骤大致如下：第一步是采集并预处理原始音频信号；第二步是设计并训练一个深度学习模型；第三步是利用训练好的模型进行实际的语音识别任务；第四步是评估系统的性能并不断优化模型参数以提高准确率；第五步是部署系统并在实际应用中持续改进系统性能。

获取语音信号：首先，在采集阶段，我们需要获取一段英文语句。
分帧：将采集到的语音信号按照时间分割成多个帧。
提取语音特征：对于每个 frame ，我们能够提取一系列的语音特征参数。
训练语音模型：针对每个 frame 的语音特征数据进行训练学习。
建立语言模型：通过收集标注数据集和无监督学习方法构建语言模型参数。
解码过程完成：系统会自动完成每个 frame 信息的解码与转换工作。
测试系统性能：最后会对整个识别系统的输出结果进行测试分析和性能评价。

4.具体代码实例和详细解释说明

4.1 模型训练与性能评估

在此基础上，我们基于深度学习模型ResNet-101作为分析对象来进行图像分类的训练与性能评估。

首先，导入必要的包：

    import torch
    from torchvision import models, transforms
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    %matplotlib inline

加载训练数据：

    train_data = datasets.CIFAR10('dataset', train=True, download=True, transform=transforms.ToTensor())
    test_data = datasets.CIFAR10('dataset', train=False, download=True, transform=transforms.ToTensor())

设置训练参数：

    learning_rate = 0.01
    batch_size = 128
    num_epochs = 10
    
    device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
    print("Using {} device".format(device))
    
    model = models.resnet101().to(device)
    criterion = nn.CrossEntropyLoss()
    optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=learning_rate, momentum=0.9)
    scheduler = StepLR(optimizer, step_size=1, gamma=0.1)

模型训练：

    for epoch in range(num_epochs):
    scheduler.step()
    
    running_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(trainloader, 0):
        inputs, labels = data[0].to(device), data[1].to(device)
    
        optimizer.zero_grad()
    
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()
    
        running_loss += loss.item()
    
    print('[%d] loss: %.3f' % (epoch + 1, running_loss / len(trainloader)))

模型测试：

    correct = 0
    total = 0
    with torch.no_grad():
    for data in testloader:
        images, labels = data[0].to(device), data[1].to(device)
        outputs = model(images)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels).sum().item()
    
    print('Accuracy of the network on the test set: %d %%' % (
    100 * correct / total))

模型保存：

    torch.save(model.state_dict(), 'cifar10.pth')

模型加载：

    model.load_state_dict(torch.load('cifar10.pth'))

4.2 模型分析与调优

模型分析

在使用深度学习模型处理图像分类任务之前，在深入理解模型架构的基础上必须对网络结构（model architecture）、层的数量（number of layers）、参数数量（number of parameters）、数据大小（size of data inputs）、训练量（training quantity）、学习速率（learning rate）、优化算法（optimization algorithm）以及损失评估标准（loss evaluation criterion）等方面进行详细分析。随后，在图像分类案例中展开深入探讨这些关键要素的优化策略和技巧

模型结构

常见的深度学习模型结构包括VGG、AlexNet、ResNet、GoogleNet与DenseNet等多种类型，在图像分类任务中涉及的主流架构同样包含上述几种代表性网络；其中一项突出代表便是ResNet网络，在机器学习领域具有非常重要的应用价值

VGG属于卷积神经网络家族的一种，在设计上采用了十二个叠加层数来构建较为复杂且深度的卷积网络结构；AlexNet在2012年的ImageNet竞赛中获得了冠军地位，并通过巧妙设计实现了一个包含八个卷积层与五个全连接层的强大深层架构；ResNet由谷歌团队提出作为深度神经网络的一种，在此基础上解决了梯度消失问题、梯度爆炸问题以及梯度弥散问题

下面，我们将分析ResNet-101模型的结构。

首先，导入必要的包：

    import torch
    import torchvision
    import torchsummary

打印模型结构：

    model = torchvision.models.resnet101()
    torchsummary.summary(model, input_size=(3, 224, 224))

层数

其结构深度通常由总残差单元数量加上基础模块数目共同决定。该网络架构包含16个独立的残差模块与两个基础卷积层构成整体结构

参数个数

ResNet模型的参数总量由其模块数量、层数以及单模块内各层的神经元数目共同决定。其中，在ResNet-101架构中包含着总共16个残差模块，并且每模块包含三层结构（即总层数等于模块数量乘以三层）。每一层所使用的卷积核数目设定为64，并且全连接层采用输入维度与输出维度均为一千维的设计方案。按照这一配置模式进行计算后可知，在这种设计下整个网络体系将拥有共计约一千万零九百零一个神经元单元。

数据尺寸

该模型对输入图像尺寸设定有两个最低要求：宽度和高度均不得低于[公式]像素；其基础卷积层采用[公式]尺寸的可分离卷积核设计，在此前提下为了保证后续模块的有效连接必须要求输入图像具有[公式]像素的空间分辨率。

训练参数

ResNet-101的训练参数涉及多个关键因素和技术指标,包括但不限于学习率、批量大小、权重衰减系数以及动量等优化超参数,此外还包含用于动态调整学习速率的学习率下降策略等技术细节。这些超参数的具体取值范围如下: 学习率达到[...]时较好,其批量大小常取256或其整数倍;权重衰减系数配置在[...]区间内较为合适;动量常取[...]左右;而其学习率下降策略多采用周期性调整的方式,以达到最佳的模型收敛效果

学习率

ResNet-101的学习率可以根据论文《Deep Residual Learning for Image Recognition》的指导进行设置，在训练初期将初始学习率设定为0.1后，并根据训练进程逐步降低其数值

优化器

ResNet-101的优化器通常是Adam或RMSprop。

损失函数

ResNet-101的损失函数通常是交叉熵函数。

模型调优

在模型训练阶段中,我们可以通过优化网络架构、超参数设置以及调整数据规模来实现模型性能的最大化。下面我会以图像分类任务为例展开说明模型结构的优化方法。

模型结构调优

常见的深度学习模型结构包括VGG、AlexNet、ResNet、GoogleNet和DenseNet等。针对图像分类问题而言，在这一领域内ResNet模型表现出了良好的性能。因此，在研究深度学习模型方面我们可以进一步探索ResNet模型的优化方向。

网络宽度

ResNet模型中网络宽度与深度之间存在紧密相关性。随着网络宽度的增大就意味着需要增加更多的参数量；而当网络深度加深时 计算规模会增大。基于此分析 可以推断出在当前使用较窄的网络架构时 适当提升其宽度能够显著地改善模型性能

网络深度

深度残差网络（ResNet）是神经网络的一种关键组成部分。该方法能够高效地训练神经网络。该架构能够通过深层结构的特性来提升模型性能。由此可见，在保持相同模型性能的前提下，增加网络深度是一种有效的方法。

ResNet模型中的标准架构包括多个模块组合，在每个卷积操作之后通常紧跟一个Batch Normalization（BN）层以及ReLU激活函数，在此基础之上构建了一个完整的前馈神经网络路径以实现特征提取与传播效果。该架构能够有效地提取并学习复杂的特征信息，在深度神经网络设计中展现出良好的扩展性与泛化能力。值得注意的是，在深度神经网络中可能出现梯度消失或爆炸的现象

跳层连接

残差单元的输出可以直接连接至输入层上（即跳层连接 shortcut connection）。通过这种设计，在较浅层中能够有效提取关键特征，在较深层中则能更好地过滤出较少的冗余特征（有助于网络获取更为丰富的特征）。

在残差块设计中，在卷积操作、批归一化层以及ReLU激活单元的作用下产生的输出结果都可以直接叠加到原始输入上；同时，在不影响原始输入的前提下进行这样的设计安排，则能够有效提升网络模型的整体深度。