神经网络架构超参数如何设计: ResNet-18, ResNet-34, ResNet-50, ResNet-101, ResNet-152的架构是如何设计出来的? >卷积核大小，每一类卷积块个数，经过多少个卷积块降维 >除了人工调参之外，有没有更好的方法?

ResNet是由微软亚洲研究院提出的，其设计思路是通过残差连接来解决深度神经网络训练过程中梯度消失和梯度爆炸问题。ResNet-18/34/50/101/152的架构是基于ResNet基础模块的堆叠而来的，其中ResNet基础模块包括两种类型：普通的卷积块和残差块。

普通的卷积块是由两个3x3的卷积层组成，每个卷积层后面跟着一个批归一化层和一个激活函数层，然后将两个卷积层的输出相加作为该块的输出。

残差块则是由两个普通的卷积块和一个跨层连接组成。跨层连接可以是恒等映射或者1x1卷积层，其目的是将前一个卷积块的输出直接加到后一个卷积块的输出上，从而实现残差连接。

ResNet-18和ResNet-34是由多个不同深度的卷积块组成，每个卷积块的输出通道数都为64。ResNet-50/101/152是由多个残差块组成，其中ResNet-50由3个残差块组成，每个残差块包含3个普通的卷积块和一个跨层连接，其输出通道数逐渐增加。ResNet-101和ResNet-152的区别在于残差块的数量和输出通道数的大小。

在设计神经网络架构超参数时，除了人工调参之外，还可以使用自动化调参的方法，例如网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化等。这些方法可以有效地搜索超参数空间，找到最优的超参数组合，从而提高模型的性能。

相关问题

resnet-18 架构

ResNet-18 是一种卷积神经网络架构，用于图像分类任务。它是由残差网络（ResNet）提出的一种基础模型。以下是 ResNet-18 的架构：

1. 输入层：接受输入图像的三个颜色通道（RGB）。
2. 卷积层1：使用64个大小为3x3的卷积核，步幅为1，padding为1，激活函数使用ReLU。它将输入图像的尺寸保持不变。
3. 残差块1：由两个卷积层组成，每个卷积层都有64个大小为3x3的卷积核。每个残差块都包含一个跳跃连接（shortcut connection），用于解决梯度消失的问题。
4. 残差块2：由两个卷积层组成，每个卷积层都有128个大小为3x3的卷积核。每个残差块都有一个下采样层（downsampling layer），通过步幅为2的卷积操作将特征图尺寸减半。
5. 残差块3：由两个卷积层组成，每个卷积层都有256个大小为3x3的卷积核。同样地，每个残差块都有一个下采样层。
6. 残差块4：由两个卷积层组成，每个卷积层都有512个大小为3x3的卷积核。同样地，每个残差块都有一个下采样层。
7. 平均池化层：对特征图进行全局平均池化，将特征图转换为向量。
8. 全连接层：将池化后的特征向量连接到一个输出大小为类别数的全连接层，用于预测图像的类别。
9. Softmax层：对类别概率进行归一化，得到最终的分类结果。

这就是 ResNet-18 的架构。它具有18个卷积和全连接层，其中包含了4个残差块。ResNet-18 在 ImageNet 数据集上表现良好，并且被广泛应用于计算机视觉任务中。

ResNet-18 网络模型是什么

ResNet-18 是一种深度残差网络，由微软研究院的 Kaiming He 等人提出。它有 18 层卷积神经网络结构，用于图像分类任务。ResNet-18 的主要特点是在网络中引入了残差模块，这些模块可以有效地缓解梯度消失问题，使得模型可以训练得更深，并且在相同参数量的情况下，比传统卷积神经网络有更好的性能。ResNet-18 的结构相对简单，适用于较小的数据集和计算资源，因此被广泛应用于计算机视觉领域。