resnet和Googlenet的优缺点
时间: 2024-08-21 16:03:11 浏览: 44
现流行的AlexNet,VGGNet,GoogleNet,SENet,ResNet等11篇经典卷积神经网络
ResNet(残差网络)和GoogleNet(Inception-v1网络)都是深度卷积神经网络的经典模型,各有其优点和缺点:
**ResNet的特点及优点:**
1. **解决梯度消失问题**:通过引入残差块(Residual Blocks),使得深层网络训练变得更为容易,解决了传统深层网络训练过程中梯度消失的问题。
2. **更深的网络设计**:由于使用了残差连接,能够方便地构建几百层甚至上千层的深度网络,这有助于提取更复杂的特征。
3. **性能稳定**:ResNet在ImageNet等大规模图像识别任务上取得了非常好的结果,验证了其在复杂场景下的鲁棒性和稳定性。
**ResNet的缺点:**
1. **模型复杂度高**:虽然能够训练很深的网络,但是由于结构复杂,计算量大,可能导致模型大小较大和训练时间较长。
2. **较少关注全局信息**:由于残差块主要是局部更新,对整个图景的理解不如一些全局操作强。
**GoogleNet的特点及优点:**
1. **模块化设计**:通过Inception模块,同时处理不同尺度的特征,结合了宽度(更多滤波器)和深度(更多层)的优势。
2. **计算效率较高**:相比其他深层网络,GoogleNet使用了1x1、3x3和5x5的滤波器组合,减少了参数数量,提高了计算效率。
3. **创新思路**:首次引入了“深度可分”(Depthwise Separable Convolution)的概念,简化了卷积运算。
**GoogleNet的缺点:**
1. **结构相对复杂**:尽管模块化设计使得理解起来较为困难,但对于一些简单的任务可能优势不明显。
2. **内存消耗大**:尽管计算效率提高,但多通道并行处理会占用较多内存资源。
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