resnet公式推导

ResNet（残差网络）是一种深度学习模型，它通过引入跳跃连接来解决深层网络训练过程中的梯度消失问题。下面是ResNet公式推导的步骤：

1. 输入特征为x，通过卷积层和激活函数得到特征图h(x)。
2. 将h(x)作为下一个残差块的输入，并通过卷积层和激活函数得到特征图h'(x)。
3. 将h'(x)与h(x)相加得到残差特征图：f(x) = h'(x) + h(x)。
4. 将残差特征图f(x)作为下一个残差块的输入，并重复步骤2和步骤3，直到达到网络的最后一层。
5. 最后，将最后一层的输出特征图传入全局平均池化层和全连接层进行分类。

这样的设计使得网络可以通过残差块直接传递信息，从而更轻松地训练深层网络。同时，ResNet还引入了1×1卷积来减少计算量。

相关问题

resnet152的公式推导

ResNet-152是一种深度残差网络，它是ResNet系列中的一种变体，具有152层的深度。下面是ResNet-152的公式推导：

1. 输入：假设输入为x，维度为H×W×C，其中H、W分别表示输入图像的高度和宽度，C表示输入图像的通道数。

2. 卷积层：首先，对输入x进行一个卷积操作，使用一个大小为7×7的卷积核，步长为2，填充为3，得到一个特征图。这个卷积操作可以表示为：
y = conv(x, W1) + b1

其中conv表示卷积操作，W1表示卷积核的权重参数，b1表示偏置项。

3. 批量归一化：为了加速训练过程并提高模型的泛化能力，对卷积层的输出进行批量归一化操作：
y = batch_norm(y)

其中batch_norm表示批量归一化操作。

4. ReLU激活函数：对归一化后的特征图进行ReLU激活函数操作：
y = ReLU(y)
其中ReLU表示修正线性单元激活函数。

5. 残差块：ResNet-152网络中的主要组成部分是残差块。每个残差块由多个卷积层和批量归一化层组成。具体而言，ResNet-152中使用了多个残差块，每个残差块内部有多个卷积层和批量归一化层。每个残差块的输入和输出之间通过跳跃连接进行连接，以便在训练过程中更好地传递梯度。

6. 全局平均池化：在最后一个残差块之后，对特征图进行全局平均池化操作，将特征图的高度和宽度维度降为1，得到一个C维的特征向量。

7. 全连接层：最后，将全局平均池化的输出连接到一个全连接层，该全连接层将特征向量映射到所需的输出类别数量上。

以上是ResNet-152的公式推导过程。

resnet计算公式

ResNet的计算公式可以通过引用\[1\]中的内容来解释。在ResNet中，使用了残差结构来减轻深层网络中的退化问题。残差结构的计算方式如下：

1. 首先，输入的特征矩阵经过一系列卷积和池化操作得到feature map。
2. 然后，对于每个channel，计算该channel的均值和方差。
3. 接下来，根据标准差计算公式，对每个channel的值进行标准化处理。
4. 在训练过程中，通过一个batch一个batch的数据进行训练，计算每个batch的均值和方差，并使用移动平均的方法记录统计的均值和方差。
5. 在验证和预测过程中，使用统计得到的均值和方差进行标准化处理。

以上是ResNet中残差结构的计算方式。更详细的计算公式和步骤可以参考引用\[1\]中的论文内容。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [ResNet详解](https://blog.csdn.net/qq_45649076/article/details/120494328)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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