在三层卷积后添加ResNet残差块

可以通过在三层卷积后添加一个残差块来实现在模型中加入resnet。这个残差块由两个卷积层和一个跳跃连接组成。跳跃连接将输入的特征图与卷积层的输出相加，使得这个残差块可以学习残差函数而不会影响输入特征图的尺寸。

具体实现可以参考以下代码片段：

import tensorflow as tf

def residual_block(x, filters, kernel_size):
    shortcut = x
    x = tf.keras.layers.Conv2D(filters, kernel_size, padding='same')(x)
    x = tf.keras.layers.BatchNormalization()(x)
    x = tf.keras.layers.Activation('relu')(x)
    x = tf.keras.layers.Conv2D(filters, kernel_size, padding='same')(x)
    x = tf.keras.layers.BatchNormalization()(x)
    x = tf.keras.layers.Add()([x, shortcut])
    x = tf.keras.layers.Activation('relu')(x)
    return x

input_shape = (224, 224, 3)
inputs = tf.keras.layers.Input(shape=input_shape)
x = tf.keras.layers.Conv2D(64, 3, padding='same')(inputs)
x = tf.keras.layers.BatchNormalization()(x)
x = tf.keras.layers.Activation('relu')(x)
x = residual_block(x, 64, 3)
x = residual_block(x, 64, 3)
x = residual_block(x, 64, 3)
outputs = tf.keras.layers.Flatten()(x)

model = tf.keras.models.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)

在这个例子中，我们首先定义了一个残差块函数residual_block，其中包含两个卷积层和一个跳跃连接。然后我们在模型的输入层后添加了一个卷积层和三个残差块，最后将输出展平并定义为模型的输出。这个模型包含了resnet的残差块，可以在三层卷积之后使用。