ResNet-34 模型如何有的34层
时间: 2023-06-15 18:06:32 浏览: 42
ResNet-34 模型的名称中的“34”表示模型中所包含的层数。但是,这个层数并不是简单地指代34个卷积层或其他特定类型的层。相反,它是基于 ResNet(Residual Network)的残差块(Residual Block)的数量计算出来的。在 ResNet-34 中,有32个残差块,加上输入层和输出层,总共有34层。这种设计使得 ResNet-34 模型比较深,但仍然能够保持较好的训练效果。
相关问题
ResNet-34模型通道的变化数
ResNet-34 模型的通道数变化如下:
输入层:3 通道(RGB 彩色图像)
第一层卷积:64 通道
第二层卷积:64 通道
第三层卷积:128 通道
第四层卷积:256 通道
第五层卷积:512 通道
全连接层:1000 个神经元(对应 ImageNet 分类任务的 1000 个类别)
因此,ResNet-34 模型的通道数变化共有 6 层。
ResNet-34结构
ResNet-34 是 Residual Network 中的一种,是由 Microsoft Research Asia 提出的深度神经网络模型。它有 34 层,包括卷积层、池化层、全连接层和残差块。ResNet-34 的主要特点是引入了残差学习,可以解决深度神经网络训练过程中的梯度消失等问题,使得神经网络可以更深更复杂。
ResNet-34 的具体结构如下:
1. 输入层,尺寸为 224x224x3。
2. 7x7 的卷积层,步长为 2,输出通道数为 64。
3. 3x3 的最大池化层,步长为 2。
4. 由 3 个残差块组成的 stage1,每个残差块由两个 3x3 的卷积层构成,输出通道数为 64。
5. 由 4 个残差块组成的 stage2,每个残差块由两个 3x3 的卷积层构成,输出通道数为 128。
6. 由 6 个残差块组成的 stage3,每个残差块由两个 3x3 的卷积层构成,输出通道数为 256。
7. 由 3 个残差块组成的 stage4,每个残差块由两个 3x3 的卷积层构成,输出通道数为 512。
8. 全局平均池化层,输出尺寸为 1x1x512。
9. 全连接层,输出为 1000。
其中,每个残差块的具体结构为:
1. 3x3 的卷积层,输出通道数为 k。
2. 3x3 的卷积层,输出通道数为 k。
3. 残差连接,将输入直接加到输出上。
4. ReLU 激活函数。
在 ResNet 中,残差连接是一种跨层连接方式,可以使得深层神经网络的信息在浅层得到保留,有效缓解了梯度消失的问题,提高了模型的训练效果。