Tensorflow官网https://tensorflow.google.cn/tutorials/keras/keras_tuner有介绍如何用Keras Tuner对神经网络进行超调，但是按照他给的说明也仅仅只是对全连接层或者简单的顺序CNN网络等进行超调。
我想使用这个对resnet网络里的一些超参数也进行调整，但是由于resnet网络构建和普通卷积网络不通，并不是直接model.add堆叠就可以了，需要定义残差块，捷径等等。官网的这些超调语句无法融进定义残差块和捷径之中，github上也搜不到示例程序，所以想来请问有大佬尝试做过这个吗，可以请教一下是怎么改进的resnet网络中的语句。

补充一下。。。就是我现在能做到的就是对于残差网络前后的全连接层使用KerasTuner进行自动超调，就是不知道在残差网络部分该如何做，因为定义残差网络的方法和定义全连接层略有不同。

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