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举例一个使用tf.keras.layers模块来构建ResNet模型的例子

时间: 2024-04-12 16:29:31 浏览: 116

ResNet的Keras实现

VGGNet和GoogLeNet等网络都表明有足够的深度是模型表现良好的前提，但是在网络深度增加到一定程度时，更深的网络意味着更高的训练误差。误差升高的原因是网络越深，梯度弥散[还有梯度爆炸的可能性]的现象就越明显，所以在后向传播的时候，无法有效的把梯度更新到前面的网络层，靠前的网络层参数无法更新，导致训练和测试效果变差。所以ResNet面临的问题是怎样在增加网络深度的情况下有可以有效解决梯度消失的问题。ResNet中解决深层网络梯度消失的问题的核心结构是残差网络。

下面是一个使用tf.keras.layers模块来构建ResNet模型的例子： ```python import tensorflow as tf def identity_block(input_tensor, kernel_size, filters, stage, block): filters1, filters2, filters3 = filters conv_name_base = 'res' + str(stage) + block + '_branch' bn_name_base = 'bn' + str(stage) + block + '_branch' x = tf.keras.layers.Conv2D(filters1, (1, 1), name=conv_name_base + '2a')(input_tensor) x = tf.keras.layers.BatchNormalization(name=bn_name_base + '2a')(x) x = tf.keras.layers.Activation('relu')(x) x = tf.keras.layers.Conv2D(filters2, kernel_size, padding='same', name=conv_name_base + '2b')(x) x = tf.keras.layers.BatchNormalization(name=bn_name_base + '2b')(x) x = tf.keras.layers.Activation('relu')(x) x = tf.keras.layers.Conv2D(filters3, (1, 1), name=conv_name_base + '2c')(x) x = tf.keras.layers.BatchNormalization(name=bn_name_base + '2c')(x) x = tf.keras.layers.add([x, input_tensor]) x = tf.keras.layers.Activation('relu')(x) return x def conv_block(input_tensor, kernel_size, filters, stage, block, strides=(2, 2)): filters1, filters2, filters3 = filters conv_name_base = 'res' + str(stage) + block + '_branch' bn_name_base = 'bn' + str(stage) + block + '_branch' x = tf.keras.layers.Conv2

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