resnet wrn

ResNet和Wide Residual Networks（WRN）都是用于深度神经网络的架构。ResNet通过引入残差连接来解决梯度消失和梯度爆炸的问题，使得网络可以更深。而WRN则通过增加网络的宽度（即增加特征面）来提高网络性能，而不是增加网络的深度。相比于ResNet，WRN在减少网络深度的同时，提高了网络的性能和计算速度。

ResNet和WRN的区别主要有以下几点：
1. 使用bottleneck：ResNet使用bottleneck结构来减少参数规模，但会使网络变得更细更深。而WRN不使用bottleneck，而是通过增加特征面来加宽卷积层。
2. identity shortcut connection的缺陷：ResNet的identity shortcut connection是为了解决梯度流的问题，但可能导致少量的块学习有用的特征信息，或者很多块共享非常少的信息。WRN通过随机停用残差神经网络中的一些块的权重层，以强迫其他的权重层学到有效的特征信息。
3. 性能和计算速度：相比于ResNet，WRN在性能上提高了很多，但深度只有ResNet V2的1/50，计算速度更快。

相关问题

PreAct ResNet

PreAct ResNet是一种深度残差网络的变体，它是在ResNet的基础上进行改进的。ResNet是一种非常流行的深度学习模型，通过使用残差块来解决深层网络训练中的梯度消失和梯度爆炸问题。

PreAct ResNet的改进主要体现在残差块的结构上。在传统的ResNet中，每个残差块的结构是"卷积 - 激活函数 - 卷积 - 批量归一化 - 激活函数 - 卷积 - 残差连接"。

这种改进的结构使得PreAct ResNet更加易于训练和优化。通过将批量归一化和激活函数放在卷积之前，可以减轻梯度消失和梯度爆炸问题，提高了网络的收敛速度和性能。此外，PreAct ResNet还可以减少参数量，提高模型的效率。

resnet pycharm

ResNet是一个深度残差网络，用于解决深度神经网络训练中的退化问题。由于ResNet网络较深，直接训练的话会非常耗时，因此可以使用迁移学习的方法导入预训练好的模型参数。在PyCharm中，可以使用以下代码导入ResNet的预训练模型参数：

import torchvision.models.resnet

然后，通过点击Ctrl键并左键单击resnet，可以跳转到PyTorch官方实现ResNet的源码中。在官方源码中，可以下载不同版本的预训练模型参数，例如resnet18、resnet34、resnet50等。下载链接可以在官方源码中找到。

此外，如果想使用ResNet50和ResNet101的PyTorch版本，可以使用jupyter notebook打开相应的ipynb文件，或者在PyCharm中添加jupyter插件来进行编辑和运行。

对于训练ResNet模型，首先需要在相应的配置文件中进行参数设置，例如在config/icdar2015_resnet18_FPN_DBhead_polyLR.yaml文件中配置参数。然后，在终端中输入以下命令进行训练：

python tools/train.py --config_file "config/icdar2015_resnet18_FPN_DBhead_polyLR.yaml"

大概需要训练三天左右，具体时间取决于硬件条件和数据集大小。