请分别说明这30层中的每一层
时间: 2023-08-06 09:02:03 浏览: 58
这30层的ResNet网络可以分为以下几个部分:
1. 卷积层(Convolutional Layer):这是网络的第一层,使用`nn.Conv2d`进行卷积操作。输入通道数为1(灰度图像),输出通道数为16,卷积核大小为3x3,步长为1,填充为1。
2. 批归一化层(Batch Normalization Layer):这是在卷积层后面添加的批归一化操作,用于提高模型的稳定性和收敛速度。使用`nn.BatchNorm2d`进行归一化操作,输入通道数为16。
3. 残差块(Residual Block):共有三个残差块,每个残差块内部包含若干个卷积层和批归一化层。每个残差块的结构都相同,使用`ResidualBlock`类来构建。每个残差块内部包含两个卷积层,卷积核大小为3x3,步长为1,填充为1。第一个卷积层后面紧跟着一个批归一化层和ReLU激活函数,第二个卷积层后面没有ReLU激活函数。残差块内部的卷积层通道数相同,而输入和输出通道数不同的情况下,使用了1x1卷积核进行维度匹配。
4. 全连接层(Fully Connected Layer):这是网络的最后一层,使用`nn.Linear`进行全连接操作。输入大小为64(由前面的残差块输出),输出大小为类别数(在这个例子中为10,对应10个数字)。
除了卷积层、批归一化层、残差块和全连接层,网络还使用了ReLU激活函数和平均池化层(`F.avg_pool2d`)。在每个残差块内部的卷积层和批归一化层之间,使用了ReLU激活函数进行非线性变换。最后的平均池化层用于将特征图进行降维,输出形状为(batch_size, 64, 1, 1),再通过`view`函数将其展平为一维向量,送入全连接层进行分类。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083646.png)
![doc](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083327.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)