版本1:
class ResSkip(nn.Module):
def __init__(self, in_channels, out_channels):
super().__init__()
self.depthwise = nn.Conv2d(in_channels, in_channels, 3, padding=1, groups=in_channels)
self.pointwise = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, 1)
self.norm = nn.InstanceNorm2d(out_channels)
self.act = nn.SiLU()
self.skip = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, 1) if in_channels != out_channels else nn.Identity()
def forward(self, x):
identity = self.skip(x)
out = self.depthwise(x)
out = self.pointwise(out)
out = self.act(self.norm(out))
return out + identity版本2:
class ResSkip(nn.Module):
def __init__(self, in_channels, out_channels):
super(ResSkip, self).__init__()
self.block = nn.Sequential(
nn.Conv2d(in_channels, out_channels, 3, 1, 1),
nn.SiLU(inplace=True),
nn.Conv2d(out_channels, out_channels, 3, 1, 1)
)
def forward(self, x):
return x + self.block(x)很棒的問題！這兩個 ResSkip 版本都屬於「殘差模組」，但設計原理與用途略有不同，適合的場景也會有所區別。下面是兩者的詳細比較與分析，包括 差異點、可能的影響、使用情境建議：
🧱 結構差異總覽
| 項目 | 版本1：Depthwise + Pointwise | 版本2：經典 2 層卷積殘差 |
|---|---|---|
| 卷積方式 | Depthwise + Pointwise（類似 MobileNet） | 兩層普通 Conv2d |
| 是否包含 Norm/Act | ✅ 有 InstanceNorm2d + SiLU | ✅ 有 SiLU（但沒有 Norm） |
| 通道數轉換 | ✅ 有處理 in/out 不同的 skip 連接 | ❌ 假設 in_channels == out_channels |
| 引入參數 | 較少（depthwise 卷積為輕量） | 較多（兩層 full conv） |
| 性能/速度 | 較快、參數少 | 較慢、參數多 |
| 穩定性 | 穩定性好，但表達能力較弱 | 更強表達能力但稍重 |
| 是否有正則化 | ✅ 使用 InstanceNorm2d | ❌ 沒有使用 norm |
🎯 詳細比較分析
✅ 版本 1：MobileNet 風格 ResBlock（Depthwise + Pointwise）
# 特點：深度可分離卷積 + Pointwise + Norm + Act + Skip
優點：
- 非常輕量，計算成本低，適合部署或模型剪枝場景。
- 使用 InstanceNorm，幫助穩定特徵分布。
- 支援 in/out channel 不一致的情況（有 skip 轉接）。
缺點：
- 表達能力較弱（參數少、擴展性低）。
- 若特徵圖非常複雜，可能學不到足夠的非線性變化。
適用情境：
- 用在輕量化需求中，例如
PixelShuffleUpBlock中上採樣後的穩定轉換。 - 或風格遷移中作為轉換平滑器而非重特徵提取者。
✅ 版本 2：標準 ResBlock（兩層 Conv）
# 特點：兩層全連接卷積 + 中間激活函數
優點：
- 結構簡單但表達力強，能夠處理複雜的特徵變換。
- 適合在中段層（deep layer）處理抽象語意。
- 若有需要可以進一步擴展為 bottleneck、加入 norm、dropout。
缺點：
- 沒有 norm，可能導致特徵不穩（但這其實依訓練流程與資料而異）。
- 假設 in_channels == out_channels，不具備適應性。
適用情境：
- 模型中後段的深層特徵抽象層。
- 用在高表達需求的解碼層，如 UNet 的 decoder。
⚠️ 若將 版本1 用在 PixelShuffleUpBlock，有沒有問題？
答案：沒問題，而且很適合！甚至比版本2更穩定，理由如下：
- PixelShuffle 本身已經大幅改變了空間維度和特徵位置。
- 使用 version1 的 depthwise + pointwise + norm 能平滑過渡特徵圖，避免因上採樣導致爆炸或崩潰。
- 而且 version1 還支援 in/out 通道不同，這點對 PixelShuffle 非常重要（如：
in = 256,out = 64）。
✅ 建議策略（根據應用）
| 使用位置 | 建議使用版本 |
|---|---|
| PixelShuffleUpBlock 後 | ✅ 版本1（更穩定，參數少） |
| UNet Encoder 中層 | ✅ 版本2（表達力強） |
| 深層 Transformer/Attention 後 | ✅ 版本1 or 加入 norm 的版本2 |
🔁 最佳化方向（綜合版本）
你也可以寫一個更通用的 ResBlock 支援兩種模式：
class ResSkip(nn.Module):
def __init__(self, in_channels, out_channels, mode='depthwise', norm=True):
super().__init__()
self.skip = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, 1) if in_channels != out_channels else nn.Identity()
if mode == 'depthwise':
self.body = nn.Sequential(
nn.Conv2d(in_channels, in_channels, 3, padding=1, groups=in_channels),
nn.Conv2d(in_channels, out_channels, 1),
nn.InstanceNorm2d(out_channels) if norm else nn.Identity(),
nn.SiLU()
)
elif mode == 'standard':
self.body = nn.Sequential(
nn.Conv2d(in_channels, out_channels, 3, 1, 1),
nn.InstanceNorm2d(out_channels) if norm else nn.Identity(),
nn.SiLU(),
nn.Conv2d(out_channels, out_channels, 3, 1, 1)
)
else:
raise ValueError("Unknown mode")
def forward(self, x):
return self.body(x) + self.skip(x)
如果你希望我幫你直接整合這版到你的 PixelShuffleUpBlock 或整個 UNet 架構，我也可以幫你接上。要嗎？