ResNet-50 文献引用
时间: 2023-07-23 09:11:13 浏览: 218
如果您需要引用ResNet-50的文献,请使用以下参考文献格式:
He, K., Zhang, X., Ren, S., & Sun, J. (2016). Deep residual learning for image recognition. In Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition (CVPR) (pp. 770-778).
这是原始的ResNet-50论文,它详细介绍了ResNet架构和深度残差学习的概念。请确保在引用时遵循适当的引用格式和规范。
相关问题
代码实现resnet50训练cifar10数据集
这份代码实现了使用ResNet50模型对CIFAR-100数据集进行图像分类的训练。具体实现包括以下几个方面:
1. 使用PyTorch调用CIFAR-100数据集,首次训练自动下载;
2. 包含训练代码,调用ResNet50模型进行训练,使用交叉熵损失和SGD优化器;
3. 数据集的处理:调用torchvision里面封装好的数据集进行数据的训练,并且利用官方已经做好的数据集分类是数据集的划分大小。进行了一些简单的数据增强,分别是随机的随机剪切和随机的水平拉伸操作。
4. 参数设置:包括训练的次数、训练的批次大小、数据集的分类类别数量、模型训练时的学习率大小、保存模型权重的路径和保存xml文件的路径。
具体实现细节可以参考代码中的注释和引用、、。如果您想了解更多关于ResNet50模型和CIFAR-100数据集的知识,可以参考相关文献和资料。
Inception-v4, Inception-ResNet and the Impact of Residual Connections on Learning怎么引用
如果您要在学术论文或其他类似的文献中引用 "Inception-v4, Inception-ResNet and the Impact of Residual Connections on Learning" 这篇论文,可以按照以下格式进行引用:
Szegedy, C., Ioffe, S., Vanhoucke, V., & Alemi, A. A. (2016). Inception-v4, inception-resnet and the impact of residual connections on learning. In AAAI (pp. 4278-4284).
其中,“Szegedy, C., Ioffe, S., Vanhoucke, V., & Alemi, A. A.” 是作者信息,“Inception-v4, Inception-ResNet and the Impact of Residual Connections on Learning” 是论文题目,“AAAI” 是论文所属会议/期刊名称,“pp. 4278-4284” 是论文所在页码。