介绍一下resnet50的Building Block和Bottleneck
时间: 2023-11-11 19:45:14 浏览: 45
ResNet50是一种深度卷积神经网络,它引入了残差连接(residual connections)的概念,以解决深层网络中的梯度消失和梯度爆炸问题。ResNet50的基本构建块包括Building Block和Bottleneck。
Building Block是ResNet50中最基本的构建单元,它由两个卷积层和一个恒等映射(identity mapping)组成。恒等映射用于保持输入和输出的维度一致,以便在残差连接中相加。Building Block的结构如下:
```
Input
├── Convolution
├── Batch Normalization
├── ReLU
├── Convolution
├── Batch Normalization
├── Addition (with input)
└── ReLU
Output
```
Bottleneck是ResNet50中用于减少参数数量和计算量的改进版本的构建块。它由三个卷积层组成,分别为1x1卷积、3x3卷积和1x1卷积。1x1卷积用于降低通道数,3x3卷积用于捕捉特征,最后一个1x1卷积用于恢复通道数。Bottleneck的结构如下:
```
Input
├── 1x1 Convolution
├── Batch Normalization
├── ReLU
├── 3x3 Convolution
├── Batch Normalization
├── ReLU
├── 1x1 Convolution
├── Batch Normalization
├── Addition (with input)
└── ReLU
Output
```
在ResNet50中,通过堆叠多个Building Block或Bottleneck来构建深层网络,从而实现更好的图像分类和特征提取性能。
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