适用于图像分类且参数量比resent18小的有哪些

一些适用于图像分类且参数量比 ResNet18 小的神经网络模型包括：

1. MobileNetV2：采用轻量级深度卷积神经网络结构，参数量比 ResNet18 小得多。

2. ShuffleNetV2：一种高效的卷积神经网络结构，具有低计算复杂度和低内存占用的特点。

3. SqueezeNet：一种采用比传统卷积神经网络更少的参数来实现高精度分类的网络结构。

4. EfficientNet：采用复合缩放技术组合用于增加深度、宽度和分辨率的深度卷积神经网络结构。

这仅是其中的几个示例，还有许多其他神经网络模型可以用于图像分类任务。

相关问题

比resent18参数量小的网络有什么

比ResNet18参数量小的网络有很多，以下是一些常见的示例：

1. MobileNet：MobileNet是由Google开发的一种被特别设计用于移动和嵌入式设备的神经网络。它有非常少的参数，可以在计算资源受限的环境中高效地运行。

2. ShuffleNet：ShuffleNet是一种可以实现高效计算的神经网络结构，它的参数量比ResNet18低得多。

3. SqueezeNet：SqueezeNet可以将AlexNet的参数量减小到原来的50倍，同时仍然可以达到高精度的成果。这是一个轻量级模型，非常适合嵌入式设备。

4. MobileNetV2：MobileNetV2是由Google于2018年推出的用于移动和嵌入式设备的神经网络。它在MobileNet的基础上进行了改进，可以获得更高的准确度。

这些神经网络结构可以用于计算资源受限的设备和应用程序中，同时可以达到高效率和高准确度。

resent50图像四分类

ResNet50是一种深度卷积神经网络，通常用于图像分类任务。对于图像的四分类任务，可以使用ResNet50进行训练和预测。具体来说，可以将四个类别分别编码为0、1、2和3，然后使用softmax激活函数将ResNet50网络的输出转换为概率分布。最后选择具有最高概率的类别作为预测结果。需要注意的是，为了适应四分类任务，最后一层的输出节点数应该设置为4。