models.resnet50详解
时间: 2023-08-27 15:01:54 浏览: 72
torchvision.models.resnet50是一个深度学习模型,它是ResNet系列中的一种,由50个卷积层组成。ResNet是一种深度残差网络,它通过引入残差块来解决深度网络训练中的梯度消失问题,从而提高了网络的性能和训练速度。ResNet50在图像分类、目标检测、人脸识别等领域都有广泛的应用。
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torchvision.models.resnet50
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models.resnet18()
models.resnet18()是PyTorch中的一个预定义模型它是ResNet-18的实现。ResNet-18是一个深度卷积神经网络,由Microsoft Research团队提出,用于图像分类任务。
ResNet-18的主要特点是引入了残差连接(residual connection),通过跨层的直接连接来解决深度网络中的梯度消失和梯度爆炸问题。这种连接方式使得网络更容易训练,并且可以构建更深的网络。
ResNet-18由多个卷积层、池化层和全连接层组成。它包含18个卷积层,其中包括16个基本块(basic block)和最后的全连接层。每个基本块由两个卷积层和一个跨层的残差连接组成。
使用models.resnet18()可以方便地加载预训练好的ResNet-18模型,也可以根据需要进行微调或自定义训练。