resnet101结构图
时间: 2023-08-29 21:07:57 浏览: 83
以下是ResNet-101的结构图:
![ResNet-101结构图](https://miro.medium.com/max/761/1*YRkj6V7WdZi0m7thfJNvug.png)
ResNet-101是一个101层的深度神经网络,它通过残差连接(residual connection)来解决深层网络训练过程中的梯度消失问题。它的结构包括多个卷积层、池化层、BatchNormalization层和全连接层。其中,每个卷积层后面都跟着一个BatchNormalization层和ReLU激活函数。在最后的全连接层之前,使用了一个平均池化层来减少特征图的大小。ResNet-101的结构非常深,但通过残差连接,可以使得网络训练更加稳定,从而提高了模型的准确率。
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resnet101网络结构图
以下是ResNet101网络结构图:
![ResNet101](https://miro.medium.com/max/2000/1*ykW0_KR8GQI-3tctCvA2Gw.png)
ResNet101是由101层卷积层和全连接层组成的深度神经网络。它采用了残差学习的思想,使得网络可以更加深层次地学习。在ResNet101中,每个残差块包括两个3x3的卷积层,其中第一个卷积层的步幅为1,第二个卷积层的步幅为2,这样可以使特征图尺寸减半。同时,每个残差块还包括一个shortcut连接,用于跳过卷积层中的部分特征。这样可以避免梯度消失的问题,使得网络可以更加深层次地学习。ResNet101在ImageNet上的表现非常出色,是当时最优秀的网络之一。
resnet101网络结构图详解
ResNet101是一种深度残差网络,由Kaiming He等人于2016年提出。它是ResNet系列中的一种,是在ResNet50的基础上增加了更多的层数而得到的。下面是ResNet101网络结构图的详解。
ResNet101网络结构图中有101层,其中第一层是7x7的卷积层,之后是4个阶段(stage),每个阶段包含若干个残差块(residual block)。最后是一层全局平均池化(global average pooling)和一层全连接层(fully connected layer)。
每个残差块由两个3x3的卷积层组成,每个卷积层后面都有一个批量归一化(batch normalization)和ReLU激活函数。在残差块之间也有批量归一化和ReLU激活函数,但没有卷积层。每个阶段的第一个残差块使用1x1的卷积层将输入的通道数转换为输出的通道数,以便与后续的残差块进行加和操作。
ResNet101的主要贡献是引入了残差块的概念,使得网络可以更深更容易训练。它在ImageNet数据集上的表现非常出色,达到了当时的最优水平。
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