preactresnet
时间: 2023-11-14 13:58:59 浏览: 30
preactresnet是一种基于预激活(pre-activation)的残差网络(ResNet)。它使用了类似于ResNet的残差连接(shortcut connection)的结构,但在每个残差块中,激活函数(ReLU)被移动到卷积层之前,而不是之后。这种结构能够提供更好的梯度传播,加速收敛,并且减少了梯度消失的问题。
preactresnet中主要使用了两种残差块,即PreActBlock和PreActBottleneck。PreActBlock是一个基本的残差块,它由两个3x3卷积层组成,并且在输入之前和输出之后都有批标准化(Batch Normalization)。PreActBottleneck是一个瓶颈残差块,它由一个1x1卷积层、一个3x3卷积层和一个1x1卷积层组成,并且也使用了批标准化。
在训练preactresnet时,通常使用交叉熵损失函数和随机梯度下降(SGD)等优化算法。此外,为了提高性能,可以采用数据增强(data augmentation)和学习率衰减(learning rate decay)等技术。