ResNet50残差结构的作用
时间: 2023-09-16 14:10:59 浏览: 94
ResNet50是一种深度神经网络结构,它采用了残差结构(Residual Block)来解决深层网络训练中的梯度消失和梯度爆炸问题。Residual Block 的作用是在网络的每个层之间添加一个跨层连接(Shortcut Connection),从而可以保留原始数据的信息,避免信息在深层网络中丢失。
在传统的神经网络中,每一层的输入都是通过非线性变换得到的,这样可能会导致信息的丢失。而在 ResNet50 中,每一个 Residual Block 都包含了一个跨层连接,将输入数据直接加到跨层连接的输出上,从而保留了原始数据信息。这个跨层连接可以看作是一种“捷径”,使得信息可以更加直接地传递,从而减小了信息在深层网络中的丢失,提高了网络的性能和准确率。
相关问题
resnet50残差网络结构
Resnet50是一个经典的残差网络结构,它是Resnet系列网络中的一种。Resnet50网络结构包含了50个卷积操作(conv2d)和4个残差块(Residual Block)。首先,输入经过一个卷积操作,然后通过4个残差块,最后进行全连接操作以便于进行分类任务。Resnet50网络的结构示意图如下所示:[1]
[图示]
在搭建Resnet50之前,需要明确ResNet系列网络的基本结构,并复习与卷积相关的知识点,以便更好地理解网络中间输出维度的变化。搭建Resnet50网络可以帮助加深对网络结构的理解,并可以通过给网络赋予伪输入来测试各层的输出。需要注意的是,这里的搭建只是为了熟悉网络各层输出维度变化的目的,并没有使用图像数据集对该网络进行训练。[2][3]
resnet50残差块结构图
ResNet50的残差块结构图如下:
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Input
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Convolution
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Batch Normalization
|
ReLU
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Convolution
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Batch Normalization
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ReLU
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Convolution
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Batch Normalization
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Shortcut Connection
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ReLU
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Convolution
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Batch Normalization
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ReLU
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Convolution
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Batch Normalization
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Shortcut Connection
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ReLU
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Convolution
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Batch Normalization
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ReLU
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Convolution
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Batch Normalization
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Shortcut Connection
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ReLU
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Convolution
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Batch Normalization
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ReLU
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Convolution
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Batch Normalization
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Shortcut Connection
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ReLU
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Avg Pooling
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Fully Connected Layer
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Output
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