resnet101的输出多少通道
时间: 2023-11-14 19:42:06 浏览: 33
ResNet-101网络的最后一层全连接层的输出通道数取决于具体的应用场景和任务。在ImageNet分类任务中,ResNet-101的最后一层全连接层输出通道数为1000,对应于ImageNet数据集中的1000个类别。请注意,这个通道数是根据ImageNet分类任务而言,对于其他任务可能会有所不同。
相关问题
resnet101参数量
ResNet101是一种非常深的卷积神经网络模型,由101个卷积层组成。它的参数量取决于每个卷积层的参数数量以及每个参数的尺寸。
ResNet101中的卷积层主要由卷积核和偏置项构成。假设一个卷积层中卷积核的大小为3x3,颜色通道数为C_in,输出通道数为C_out。每个卷积核有9个权重参数和1个偏置项参数。那么该层的参数量为(C_in * C_out * 9) + C_out。
ResNet101的前两个卷积层(conv1和conv2)分别有64个和256个输出通道,输入通道数为3。因此,conv1和conv2的参数数量分别为:
conv1:(3 * 64 * 9) + 64 = 1,792
conv2:(64 * 256 * 9) + 256 = 147,712
在ResNet101的后续卷积层中,由于每个残差块中有多个卷积层,参数数量会相应增加。但具体的计算方法仍然遵循上述规则。
总结起来,ResNet101中的参数量可以通过计算每个卷积层的参数数量并累加得到。我们还需要考虑全连接层和分类器层的参数数量,但它们相对较少。
根据上述计算方法,ResNet101的总参数量大概是44,549,610个。这对于一个用于图像分类等任务的深度神经网络来说是相当庞大的。
Resnet101网络结构
ResNet101是一种深度残差网络,由101个卷积层组成。它的主要特点是引入了残差块,使得网络可以更深,同时避免了梯度消失的问题。ResNet101的网络结构如下:
1. 输入层:224x224x3的图像
2. 卷积层:7x7的卷积核,步长为2,输出112x112x64的特征图
3. 池化层:3x3的池化核,步长为2,输出56x56x64的特征图
4. 残差块:由多个残差单元组成,每个残差单元包含两个3x3的卷积层和一个跳跃连接,其中第一个卷积层的输出通道数为B,第二个卷积层的输出通道数为4B,跳跃连接将输入直接加到输出上。ResNet101共有4个残差块,每个残差块包含多个残差单元。
5. 全局平均池化层:对每个特征图进行平均池化,输出1x1x2048的特征向量
6. 全连接层:将特征向量映射到1000维的向量,表示1000个类别的概率分布
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