ResNet18参数设置
时间: 2024-07-18 16:01:11 浏览: 87
ResNet18是一种深度残差网络(Residual Network),由Kaiming He等人在2015年提出的,它在ImageNet比赛上取得了当时最好的结果。ResNet18的主要特点是包含18层卷积层,其中包括一些基本块(Basic Block),每个块内包含两个3x3卷积层,其中一个是前向传播路径,另一个是跳跃连接(shortcut connection),使得模型能够更容易地学习深层特征。
ResNet18的基本参数设置如下:
1. **层数**:总共有18个残差块,每个块通常包括两层卷积层。
2. **通道数**:第一层卷积采用7x7的滤波器,步长为2,输入通常是224x224像素的RGB图像,初始卷积后的通道数通常是64。后续的每一层都增加通道数,比如第二个卷积层是128、第三个是256等。
3. **批量归一化**:每个卷积层后面都会跟一个批量标准化层,用于加速收敛和防止过拟合。
4. **激活函数**:主要使用ReLU作为非线性激活函数。
5. **池化**:没有全局平均池化,而是采用最大池化层来减小特征图尺寸。
6. **分类层**:最后一层通常是全连接层,其节点数取决于任务,如对于1000类的ImageNet识别任务,全连接层有1000个节点,对应每个类别。
相关问题
ResNet18超参数
ResNet18是一种深度残差网络,它是Deep residual learning for image recognition论文中提出的,用于解决深层神经网络训练过程中的梯度消失问题。ResNet18的主要超参数包括:
1. **卷积层深度** (Depth): ResNet18有18个基本模块(layer blocks),每个模块包含两个或三个残差块。这是它的名字“18”所指的部分。
2. **通道数(Filters或Channels)**: 每一层卷积层通常会增加通道数,例如初始的7x7卷积层有64个输出通道,后续的卷积层通道数可能会逐层翻倍。
3. **池化层设置**: 使用MaxPooling或AveragePooling,一般在每组卷积块之后有一个2x2的最大池化层来减小特征图尺寸。
4. **学习率(Learning Rate)**: 训练过程中调整的学习速率,开始时较大,然后随着训练进行逐渐衰减。
5. **优化器(Optimizer)**: 如SGD、Adam等,影响模型权重更新的方式。
6. **批量大小(Batch Size)**: 数据集每次向前传播的小批量样本数量。
7. **权重初始化(Weight Initialization)**: 如He初始化或Xavier初始化,对网络的初始权值分布有一定影响。
8. **Dropout比例(Dropout Rate)**: 可能用于防止过拟合,随机关闭一部分神经元。
9. **正则化参数(L2 Regularization)**: 对权重施加的惩罚项,有助于减少过拟合。
10. **训练轮数(Epochs)**: 模型需要迭代多少次完整数据集。
每个模型的具体训练策略都可能因任务需求而略有差异,上述参数并不是固定的,实践者可能会针对特定任务进行调整优化。
冻结resnet18权重
冻结ResNet18权重的方法如下:
```python
import torch
import torchvision.models as models
# 加载预训练的ResNet18模型
model = models.resnet18(pretrained=True)
# 冻结所有卷积基的权重
for param in model.parameters():
param.requires_grad = False
# 将模型设置为评估模式
model.eval()
# 打印模型结构和参数是否被冻结
print(model)
for name, param in model.named_parameters():
print(name, param.requires_grad)
```
这段代码首先导入了PyTorch和torchvision库中的ResNet18模型。然后,通过设置`requires_grad`属性为False,将所有卷积基的权重冻结起来。最后,将模型设置为评估模式,并打印模型结构和参数是否被冻结。