Resnet50 网络模型
时间: 2023-07-05 16:26:04 浏览: 97
resnet50 模型
ResNet50是一种深度卷积神经网络模型,由微软研究院的Kaiming He等人于2015年提出。该模型可以用于图像分类、目标检测和图像分割等领域。
ResNet50模型的主要特点是引入了残差连接(residual connection)和残差块(residual block)。残差连接是一种跨层连接方式,可以将网络中的某一层的输出与前面的某一层的输出相加,从而解决了深度神经网络中出现的梯度消失和梯度爆炸问题,使得网络更容易训练。残差块是一种具有相同结构的模块,每个模块由两个或三个卷积层组成。在残差块中,每个卷积层的输出都会经过批量归一化和激活函数的处理,然后再与输入进行加和,得到残差块的输出。
ResNet50模型共包含50个卷积层,其中包括16个残差块。该模型采用了大量的1x1卷积层和3x3卷积层,并使用了批量归一化、最大池化和全局平均池化等技术。ResNet50模型在ImageNet数据集上取得了很好的表现,成为了深度学习领域中的经典模型之一。
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