ResNet网络中有FC层吗

在ResNet网络中，通常并不会使用全连接层（Fully Connected Layer）。相反，ResNet使用全局平均池化层（Global Average Pooling Layer）来代替全连接层，以减少网络的参数数量和计算量，同时还有利于防止过拟合。全局平均池化层的作用是将每个特征图的所有像素值取平均，并将结果作为该特征图的一个标量输出。这样，每个特征图都会输出一个标量值，这些标量值就可以作为整个网络的最终输出，传递给Softmax分类器进行分类。

相关问题

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。

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。