def identity_block(X, f, filters, training=True, initializer=random_uniform):

• def– ключевое слово, используемое для определения функции в Python.
• identity_block– имя функции.
• X– входной тензор идентификационного блока.
• f– размер фильтра (ширина и высота) сверточных слоев внутри блока.
• filters – список или кортеж, определяющий количество фильтров в каждом сверточном слое.
• training=True– логический параметр, указывающий, находится ли модель в режиме обучения или нет. По умолчанию для него установлено значение True.
• initializer=random_uniform– дополнительная функция инициализатора для инициализации веса. random_uniformскорее всего относится к определенному методу инициализации.

Что касается вашего запроса на методы, связанные с блоком идентификации, похоже, вы ищете дополнительную информацию об архитектуре CNN. Вот несколько распространенных методов, используемых в архитектурах CNN:

1. Сверточный слой: применяет к входным данным набор обучаемых фильтров, извлекая функции посредством операций свертки.
2. Функция активации: вносит в модель нелинейность, улучшая ее способность изучать сложные закономерности. Общие функции активации включают ReLU (выпрямленная линейная единица), сигмовидную и танх.
3. Пакетная нормализация: нормализует активации предыдущего слоя, стабилизируя и ускоряя процесс обучения.
4. Слой объединения: уменьшает пространственные размеры входных данных, сокращая объем вычислений и извлекая доминирующие функции. Обычно используются максимальный и средний пулы.
5. Плотный (полностью связанный) слой: соединяет каждый нейрон предыдущего слоя со следующим слоем, позволяя извлекать и классифицировать признаки высокого уровня.
6. Выпадение: во время обучения часть нейронов выпадает случайным образом, что предотвращает переобучение и улучшает обобщение.
7. Остаточные соединения: вводятся пропущенные соединения, которые позволяют информации передаваться напрямую между слоями, что облегчает обучение более глубоких моделей и уменьшает проблему исчезновения градиента.