resnet fc层

ResNet中的fc层是指全连接层，用于对网络最后一层的特征进行分类。在ResNet中，最后一层的输出是一个特征向量，而不是一个概率分布。因此，需要添加一个全连接层将特征向量映射到类别概率分布上。在ResNet50和ResNet101中，最后一层的全连接层的输出维度为1000，对应ImageNet数据集的1000个类别。而在实际应用中，需要根据具体的任务修改全连接层的输出维度，以适应不同的数据集和分类任务。

相关问题

pytorch删除预训练的resnet50fc层的参数重新训练

要删除预训练的ResNet50模型的全连接层并重新训练，可以按照以下步骤进行操作：

1. 加载ResNet50模型，同时设置 `pretrained=True` 来加载预训练参数：

import torch
import torchvision.models as models

model = models.resnet50(pretrained=True)

2. 将ResNet50模型的最后一层全连接层替换为新的全连接层，该层的输出大小应该与数据集的类别数相同：

num_classes = 10  # 假设数据集有10个类别

# 替换ResNet50模型的最后一层全连接层
model.fc = torch.nn.Linear(in_features=2048, out_features=num_classes)

3. 将模型的所有参数梯度设置为可更新：

for param in model.parameters():
    param.requires_grad = True

4. 定义损失函数和优化器：

criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

5. 训练模型：

num_epochs = 10

for epoch in range(num_epochs):
    for images, labels in train_loader:
        outputs = model(images)
        loss = criterion(outputs, labels)
        
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

在进行训练时，模型的预训练参数将被保留，只有最后一层全连接层的参数会被更新。

ResNet50 FC层公式

ResNet50是一种深度卷积神经网络，其FC层公式如下：

fc_layer = nn.Sequential(
                nn.Linear(2048, 1000),
                nn.ReLU(inplace=True),
                nn.Dropout(p=0.5),
                nn.Linear(1000, num_classes)
            )

其中，2048是ResNet50最后一个卷积层输出的通道数，1000是中间层的维度，num_classes是输出层的类别数。可以看到，FC层由两个线性层和两个激活函数组成，其中第一个线性层将输入特征向量转换为1000维向量，经过ReLU激活函数后，再通过Dropout层进行正则化，最后再通过第二个线性层将其映射到num_classes维度的输出向量。