一、Residual塊
1. 卷積和池化之間有一層Batch Normalization。
2. 以下幾種說法是一致的：
stride=1，輸入和輸出的通道數是一樣的，且只有倆3*3的卷積層，倆BN層；
stride=2，輸出通道數是輸入的一半，除了倆3*3的卷積層，倆BN層，多了一次步長為2，核1*1的卷積層。
二、構建ResNet
1.ResNet的主體部分串聯多個Residual塊。
2.bottleneck的好處是網絡的深度增加了，之前是2層的卷積層3*3----3*3，現在是三層卷積層1*1----3*3----1*1，但是參數量減少了很多。
3.一個DBA（Deeper Bottleneck Architectures）如下圖
參考 ResNet之Deeper Bottleneck Architectures
三、獲取數據並訓練