什么事resnet18
时间: 2024-04-08 07:27:04 浏览: 19
ResNet-18是一种深度卷积神经网络模型,它是ResNet(Residual Network)系列模型中的一员。ResNet-18由微软研究院提出,旨在解决深度神经网络训练过程中的梯度消失和模型退化问题。
ResNet-18的网络结构相对较浅,共有18层,包括卷积层、批归一化层、激活函数和池化层等。与传统的卷积神经网络不同,ResNet-18引入了残差连接(residual connection)的概念,即在网络中引入跳跃连接,使得信息可以直接从前面的层传递到后面的层,从而减轻了梯度消失的问题。
通过残差连接,ResNet-18可以训练更深的网络,提高了网络的准确性和性能。它在图像分类、目标检测和语义分割等计算机视觉任务中取得了很好的效果。
相关问题
resnet18是什么?
ResNet-18是一种深度卷积神经网络模型,它是ResNet(Residual Network)系列模型中的一员。ResNet-18由微软研究院提出,旨在解决深度神经网络训练过程中的梯度消失和模型退化问题。
ResNet-18的主要特点是引入了残差连接(residual connection),通过跳跃连接将输入直接传递到后续层,使得网络可以更容易地学习到恒等映射。这种设计可以有效地减轻梯度消失问题,使得网络可以更深地进行训练。
ResNet-18的网络结构相对较浅,由18个卷积层和全连接层组成。其中,前面的卷积层用于提取图像的低级特征,后面的卷积层用于提取更高级的语义特征。ResNet-18还采用了全局平均池化层和全连接层,用于将特征映射到类别概率上。
ResNet-18在图像分类、目标检测和语义分割等计算机视觉任务中取得了很好的性能。它的设计思想也对后续的深度神经网络模型有着重要的影响。
resnet18是什么
ResNet18是一种卷积神经网络(CNN)架构,由计算机视觉研究员Kaiming He和他的团队在2015年提出。它是一种深度卷积网络,可以用来进行图像分类、目标检测和语义分割等任务。ResNet18的结构包括若干个卷积层和池化层,以及所谓的“残差块”,它们通过将输入直接加到输出上来解决深层网络训练的梯度消失问题。ResNet18在当时是最浅的残差网络之一,因此得名为ResNet18。它的深度较浅,计算量较小,因此在计算资源有限的情况下也可以较快地训练和使用。