ResNet-18 网络模型是什么
时间: 2024-01-03 18:03:02 浏览: 31
ResNet-18 是一种深度残差网络,由微软研究院的 Kaiming He 等人提出。它有 18 层卷积神经网络结构,用于图像分类任务。ResNet-18 的主要特点是在网络中引入了残差模块,这些模块可以有效地缓解梯度消失问题,使得模型可以训练得更深,并且在相同参数量的情况下,比传统卷积神经网络有更好的性能。ResNet-18 的结构相对简单,适用于较小的数据集和计算资源,因此被广泛应用于计算机视觉领域。
相关问题
迁移学习ResNet-18 网络模型是什么意思
迁移学习是指将一个已经训练好的神经网络模型(如ResNet-18)的参数和权重等信息,应用到另一个相关的任务上,以加速新任务的训练和提高模型的性能。这种方法可以通过在新任务中微调原始模型来实现。通常,迁移学习适用于目标数据集较小的情况,因为使用预先训练的模型可以更好地利用有限的数据,从而提高模型的泛化能力。
训练好的ResNet-18模型的代码
以下是使用PyTorch框架加载预训练的ResNet-18模型的代码:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torchvision
from torchvision import datasets, models, transforms
# 加载预训练好的ResNet-18模型
model = models.resnet18(pretrained=True)
# 输出网络结构
print(model)
# 冻结所有卷积层的参数
for param in model.parameters():
param.requires_grad = False
# 替换最后一层全连接层
num_ftrs = model.fc.in_features
model.fc = nn.Linear(num_ftrs, 10)
# 输出网络结构
print(model)
```
这段代码中,我们使用了`models.resnet18(pretrained=True)`来加载预训练好的ResNet-18模型。接着,我们将所有卷积层的参数都冻结,只训练最后一层全连接层。最后,我们用`nn.Linear`替换了ResNet-18模型的最后一层全连接层,以适应我们的分类任务。您可以根据自己的需求进行修改和调整。