Resnet12结构图

以下是ResNet12的结构图：

Input (32x32x3)

Conv2D (3x3, 16)

Residual Block:
- Conv2D (3x3, 16)
- BatchNorm
- ReLU
- Conv2D (3x3, 16)
- BatchNorm
- Add input
- ReLU

Residual Block:
- Conv2D (3x3, 32, strides=2)
- BatchNorm
- ReLU
- Conv2D (3x3, 32)
- BatchNorm
- Conv2D (1x1, 32, strides=2)
- BatchNorm
- Add input
- ReLU

Residual Block:
- Conv2D (3x3, 64, strides=2)
- BatchNorm
- ReLU
- Conv2D (3x3, 64)
- BatchNorm
- Conv2D (1x1, 64, strides=2)
- BatchNorm
- Add input
- ReLU

Global Average Pooling

Dense (10)

这里使用了三个ResNet块，每个块都包含两个残差块。第一个残差块的卷积核大小为3x3，第二个残差块的第一个卷积核大小为3x3、步幅为2，第二个卷积核大小为1x1、步幅为2。最终全局平均池化后接一个全连接层输出10个类别的预测结果。

相关问题

resnet模型结构图

ResNet（残差网络）是一种深度学习网络结构，它通过引入残差连接来解决深层网络训练中的梯度消失和梯度爆炸问题。该网络结构可以使网络层数增加到非常深，目前已经发展到1000多层。下面是ResNet的模型结构图：

[图像]

残差网络主要由一系列的残差块组成，每个残差块包含了两个卷积层，并引入了跳跃连接。跳跃连接将输入直接与输出相加，这样可以解决信息在深层网络中的丢失问题。

通过这种残差连接，ResNet可以训练非常深的网络，而不会出现梯度消失或梯度爆炸的问题。这种网络结构在图像分类、目标检测和语义分割等任务中取得了很好的效果。

resnet34结构图

ResNet-34是一种深度残差网络，它由多个BasicBlock组成。每个BasicBlock包含两个卷积层和一个跳跃连接。下面是ResNet-34的结构图：

输入层 -> 卷积层 -> 批量归一化 -> ReLU激活函数 -> 残差块1 -> 残差块2 -> 残差块3 -> 全局平均池化层 -> 全连接层 -> 输出层

其中，残差块由多个BasicBlock组成，每个BasicBlock的结构如下：

输入 -> 卷积层 -> 批量归一化 -> ReLU激活函数 -> 卷积层 -> 批量归一化 -> 跳跃连接 -> ReLU激活函数 -> 输出

在ResNet-34中，每个残差块由两个BasicBlock组成。这些残差块通过跳跃连接将输入直接添加到输出中，以便在训练过程中更好地传播梯度。这种结构使得ResNet-34能够更深地训练，并且在解决深度神经网络中的梯度消失问题方面表现出色。