比resnet50效果好的模型

性能优于ResNet50的深度学习模型
为了超越ResNet50的表现，研究者们开发了许多改进版本和其他架构。这些新模型不仅提高了分类准确性，在计算效率方面也有所提升。
1. EfficientNet系列
EfficientNet通过复合缩放方法统一扩展网络宽度、深度和分辨率，实现了更好的资源利用效果[^1]。该家族中的多个变体（如B0到B7）提供了不同级别的精度与速度权衡方案。
2. Vision Transformer (ViT)
Vision Transformers引入了一种全新的视觉处理方式——基于自注意力机制来捕捉全局依赖关系。相较于传统的卷积神经网络结构，ViTs能够在较少参数量的情况下达到甚至超过现有最佳水平的结果。
3. ConvNeXt
ConvNeXt重新审视了现代CNN设计原则并提出了更高效的构建模块。它采用纯卷积操作代替混合特征提取器，并借鉴Transformer的成功经验优化内部连接模式，从而获得显著增益的同时保持较低复杂度。
import torch.nn as nn

class SimpleModel(nn.Module):
def __init__(self):
super(SimpleModel, self).__init__()
# Example using ConvNeXt block structure
self.convnext_layer = nn.Sequential(
nn.Conv2d(3, 96, kernel_size=7, stride=4),
nn.LayerNorm([96, 56, 56]),
nn.GELU()
)

def forward(self, x):
out = self.convnext_layer(x)
return out
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