resnet101网络结构图详解

ResNet101是一种深度残差网络，由Kaiming He等人于2016年提出。它是ResNet系列中的一种，是在ResNet50的基础上增加了更多的层数而得到的。下面是ResNet101网络结构图的详解。

ResNet101网络结构图中有101层，其中第一层是7x7的卷积层，之后是4个阶段（stage），每个阶段包含若干个残差块（residual block）。最后是一层全局平均池化（global average pooling）和一层全连接层（fully connected layer）。

每个残差块由两个3x3的卷积层组成，每个卷积层后面都有一个批量归一化（batch normalization）和ReLU激活函数。在残差块之间也有批量归一化和ReLU激活函数，但没有卷积层。每个阶段的第一个残差块使用1x1的卷积层将输入的通道数转换为输出的通道数，以便与后续的残差块进行加和操作。

ResNet101的主要贡献是引入了残差块的概念，使得网络可以更深更容易训练。它在ImageNet数据集上的表现非常出色，达到了当时的最优水平。

相关问题

resnet50网络结构详解

ResNet-50是一种深度卷积神经网络，它是ResNet系列网络中的一种。ResNet-50由50个卷积层组成，其中包括了残差块（Residual Block），这是ResNet系列网络的核心组件。

ResNet-50的网络结构如下所示：
1. 输入层：接受输入图像的像素值。
2. 卷积层：使用7x7大小的卷积核进行卷积操作，步长为2，输出通道数为64，同时进行批量归一化和ReLU激活函数操作。
3. 最大池化层：使用3x3大小的池化核进行最大池化操作，步长为2，减小特征图的尺寸。
4. 残差块：由多个残差单元组成，每个残差单元包含了两个3x3大小的卷积层和一个跳跃连接（shortcut connection）。其中，第一个卷积层的输出通道数为64，第二个卷积层的输出通道数为256。每个残差单元内部的卷积层都使用批量归一化和ReLU激活函数操作。
5. 残差块重复：重复多次残差块，具体的重复次数取决于网络的深度。在ResNet-50中，共有3个残差块重复。
6. 全局平均池化层：对特征图进行全局平均池化操作，将特征图的高度和宽度降为1。
7. 全连接层：将全局平均池化层的输出连接到一个全连接层，输出网络的预测结果。

ResNet50网络结构详解

ResNet50是一种深度卷积神经网络，由残差单元（Residual Units）构成，用于解决由于网络深度增加而导致的梯度消失和梯度爆炸问题。它具有50层深度，是ResNet系列中较为经典的模型之一。

ResNet50网络结构由以下几个部分组成：

1.输入层：输入图像的大小为224x224x3。

2.卷积层：第一层卷积核大小为7x7，步长为2，输出通道数为64。

3.池化层：使用一个3x3的池化核，步长为2。

4.残差块：ResNet50共有16个残差块，每个残差块包含多个残差单元。每个残差单元包含两个3x3的卷积层和一个跳跃连接（Shortcut Connection），跳跃连接将输入直接加到输出中，以避免梯度消失问题。

5.全局平均池化层：对最后一个残差块的输出进行全局平均池化，将输出特征图的大小降为1x1x2048。

6.全连接层：将全局平均池化层的输出展开成一个向量，并通过一个全连接层将其映射到类别数量的维度上。

7.输出层：使用Softmax函数对全连接层的输出进行归一化，得到各个类别的概率分布。

ResNet50网络结构的主要特点是使用残差单元来构建深度网络，通过跳跃连接解决梯度消失问题，使得网络可以更深更容易训练，并在图像分类、目标检测等领域取得了良好的效果。