resnet的模型图表

时间: 2023-11-11 13:58:22 浏览: 27
ResNet（Residual Neural Network）是一种非常经典的深度学习模型，它通过引入残差连接解决了深层网络中梯度消失和梯度爆炸的问题。下面是ResNet的模型图表： ``` Input | Convolution | Batch Normalization | ReLU | Convolution | Batch Normalization | ReLU | Residual Block |----------------------+ Batch Normalization | | | | ReLU Convolution | | | Convolution Batch Normalization | | | Batch Normalization ReLU | | | ReLU Convolution | | | Convolution Batch Normalization | | | ... ... | | | ReLU Convolution | | | Convolution Batch Normalization | | | Batch Normalization ReLU | | | ReLU Convolution | | | Convolution Batch Normalization | | | Batch Normalization ReLU | | | ReLU Convolution | | | Convolution Batch Normalization | | | Batch Normalization ReLU | | | ReLU Convolution | | | Convolution Batch Normalization | | | ReLU Convolution | | | Batch Normalization | | Global Average Pooling | Fully Connected Layer | Softmax Output ```

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请选择实现一种网络模型，LeNet、VGG或者ResNet，并在Mnist数据集和Fashion Mnist数据集上进行训练和验证

在ResNet模型函数中，我们首先定义了模型的输入层，然后添加一个卷积层和一个批量归一化层。接下来，我们添加了一些ResNet块，以增加模型的深度。最后，我们添加了一个全局平均池化层和一个输出层。 现在我们可以...

（1）在****数据集上，使用卷积神经网络对图像进行分类，模型的准确率应该达到75%以上。 （2）使用至少两种不同的卷积神经网络模型进行比较，例如AlexNet、VGG、ResNet等。 （3）对模型进行调参，比较不同超参数的效果。 （4）使用数据增强技术提高模型的泛化能力。 （5）用图表展示模型的训练和验证损失曲线，以及训练和验证准确率曲线。 （6）在测试集上进行测试，计算模型的测试准确率。 3. 大作业具体功能要求如下： （1）完成需求分析，整理好数据集。 （2）完成模型设计。 （3）编程实现功能，完成模型训练。 （4）完成模型测试，并部署模型。

对于模型设计方面，可以参考经典的卷积神经网络模型，如AlexNet、VGG、ResNet等，也可以根据实际情况进行改进和优化。在调参方面，可以使用网格搜索、随机搜索等方法，选择最优的超参数组合。在数据增强方面，可以...

将以上数据集进行介绍和可视化 ，数据集拆分介绍 ，模型原理介绍 ， 模型训练 ，模型验证和指标计算、曲线绘图 6整体结果分析

ResNet模型从输入层开始，通过一系列卷积层和残差块，最后通过全局平均池化层和输出层来进行分类。 4. 模型训练 在本例中，我们使用了Mnist数据集来训练ResNet模型。我们使用了Adam优化器和稀疏分类交叉熵损失函数...

使用深度卷积神经网络，(自己构造或者采用预训练模型 VGG, GoogLeNet, ResNet, DenseNet 等)，对图像数据集 CIFAR-10（https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html） 进行分类，该数据集的训练集包含 50000 张图片，测试集包含 10000 张图片。 要求：需要把训练集划分出 10000 张图片作为验证集，用来进行模型选择，可以使用 Kaggle 的免费 GPU 进行训练。需要在测试集上画出 accuracy vs. epochs

在测试集上的准确率约为 78%，可以根据需要调整模型和超参数来提高准确率。最后，我们可以使用 Matplotlib 绘制 accuracy vs. epochs 图表。 python import matplotlib.pyplot as plt train_acc = [] val_acc =...

基于pytorch平台，利用MNIST数据集，选择一个典型卷积模型，构建自己的卷积模型，以分类的准确度和混淆矩阵为衡量指标，分析两个模型的分类精度。

在MNIST数据集上，我们可以使用LeNet-5模型进行分类任务，也可以使用更深的卷积神经网络，如ResNet、VGG等。这里我选择使用一个比较简单的卷积神经网络，其结构如下： python import torch.nn as nn class ...

clc; clear all; close all; doTraining = 1; % 是否训练 %% 数据集标注 % trainingImageLabeler %% 导入数据集 load('data400.mat'); len = (size(data400, 1))/2; percent = 0.6; % 划分训练集 trainLen = round(len*percent); trainImg = data400([1:trainLen len+(1:trainLen)], 1:3); %% 网络参数 % 输入图片尺寸 imageSize = [128 128 3]; % 定义要检测的对象类的数量 numClasses = width(trainImg) - 1; % 根据训练数据估计检测框大小 trainingData = boxLabelDatastore(trainImg(:,2:end)); numAnchors = 2; % 两种检测框 [anchorBoxes, meanIoU] = estimateAnchorBoxes(trainingData, numAnchors); %% 搭建网络 % 导入基础训练网络resnet18 baseNetwork = resnet18(); % analyzeNetwork(baseNetwork) % 查看基础网络结构 % 指定特征提取层 featureLayer = 'res3a_relu'; % 创建 YOLO v2 对象检测网络 lgraph = yolov2Layers(imageSize,numClasses,anchorBoxes,baseNetwork,featureLayer); % analyzeNetwork(lgraph); % 查看搭建的YOLO网络结构 %% 训练YOLO检测网络 if doTraining % 训练参数 options = trainingOptions('sgdm', ... 'MiniBatchSize', 50, .... 'InitialLearnRate', 0.001, ... 'MaxEpochs', 100,... 'ExecutionEnvironment','cpu',... 'Shuffle', 'every-epoch'); % 训练检测器 [detector, info] = trainYOLOv2ObjectDetector(trainImg, lgraph, options); save(['模型New/model' num2str(round(rand*1000)) '.mat'], 'detector', 'info') else % 导入已训练模型 modelName = ''; load(modelName); end %% 查看训练结果 disp(detector) figure plot(info.TrainingLoss) grid on xlabel('Number of Iterations') ylabel('Training Loss for Each Iteration')请给我详细的，一字一句的，一句一句的解释这段代码

这段代码是一个基于YOLOv2算法的对象检测网络的训练代码。以下是对代码的详细解释： clc; clear all; close all;...最后，显示训练结果，包括训练得到的检测器信息和训练损失函数随迭代次数变化的图表。

解释import tensorflow as tf from im_dataset import train_image, train_label, test_image, test_label from AlexNet8 import AlexNet8 from baseline import baseline from InceptionNet import Inception10 from Resnet18 import ResNet18 import os import matplotlib.pyplot as plt import argparse import numpy as np parse = argparse.ArgumentParser(description="CVAE model for generation of metamaterial") hyperparameter_set = parse.add_argument_group(title='HyperParameter Setting') dim_set = parse.add_argument_group(title='Dim setting') hyperparameter_set.add_argument("--num_epochs",type=int,default=200,help="Number of train epochs") hyperparameter_set.add_argument("--learning_rate",type=float,default=4e-3,help="learning rate") hyperparameter_set.add_argument("--image_size",type=int,default=16*16,help="vector size of image") hyperparameter_set.add_argument("--batch_size",type=int,default=16,help="batch size of database") dim_set.add_argument("--z_dim",type=int,default=20,help="dim of latent variable") dim_set.add_argument("--feature_dim",type=int,default=32,help="dim of feature vector") dim_set.add_argument("--phase_curve_dim",type=int,default=41,help="dim of phase curve vector") dim_set.add_argument("--image_dim",type=int,default=16,help="image size: [image_dim,image_dim,1]") args = parse.parse_args() def preprocess(x, y): x = tf.io.read_file(x) x = tf.image.decode_png(x, channels=1) x = tf.cast(x,dtype=tf.float32) /255. x1 = tf.concat([x, x], 0) x2 = tf.concat([x1, x1], 1) x = x - 0.5 y = tf.convert_to_tensor(y) y = tf.cast(y,dtype=tf.float32) return x2, y train_db = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((train_image, train_label)) train_db = train_db.shuffle(100).map(preprocess).batch(args.batch_size) test_db = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((test_image, test_label)) test_db = test_db.map(preprocess).batch(args.batch_size) model = ResNet18([2, 2, 2, 2]) model.build(input_shape=(args.batch_size, 32, 32, 1)) model.compile(optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(lr = 1e-3), loss = tf.keras.losses.MSE, metrics = ['MSE']) checkpoint_save_path = "./checkpoint/InceptionNet_im_3/checkpoint.ckpt" if os.path.exists(checkpoint_save_path+'.index'): print('------------------load the model---------------------') model.load_weights(checkpoint_save_path) cp_callback = tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(filepath=checkpoint_save_path,save_weights_only=True,save_best_only=True) history = model.fit(train_db, epochs=500, validation_data=test_db, validation_freq=1, callbacks=[cp_callback]) model.summary() acc = history.history['loss'] val_acc = history.history['val_loss'] plt.plot(acc, label='Training MSE') plt.plot(val_acc, label='Validation MSE') plt.title('Training and Validation MSE') plt.legend() plt.show()

这段代码是一个使用 ResNet18 模型进行图像分类的程序，它使用了 TensorFlow 深度学习框架，其中包含了许多参数和超参数的设置。具体来说，它的输入数据是 train_image 和 train_label，输出结果是对 test_image ...

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3. 特征提取：使用卷积神经网络（CNN）提取图片的特征向量，一般使用预训练的模型作为特征提取器，例如VGG、ResNet等。 4. 模型训练：使用提取的特征向量和标签数据进行模型训练，一般采用支持向量机（SVM）、随机...

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使用matlab软件 设计一个深度学习算法,实现垃圾分类 自定义垃圾分类的种

在模型训练完成后，可以使用测试集来评估模型的准确率、召回率等指标，以及绘制混淆矩阵等用于评估模型性能的图表。如果发现模型的性能不够理想，可以尝试调整网络结构、调整模型超参数等方法进行改进。 最后，可以...

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