ResNet_50公式
时间: 2023-07-17 08:04:55 浏览: 75
ResNet-50是一种深度残差网络,用于图像分类和目标检测任务。它由多个残差块组成,每个残差块包含了多个卷积层和恒等映射(identity mapping)。
下面是ResNet-50网络中一个残差块的公式表示:
输入: x
1. 第一层卷积层:
x = Conv2D(x, filters=F1, kernel_size=(1, 1), strides=(1, 1), padding='valid')
x = BatchNormalization(x)
x = ReLU(x)
2. 第二层卷积层:
x = Conv2D(x, filters=F2, kernel_size=(3, 3), strides=(1, 1), padding='same')
x = BatchNormalization(x)
x = ReLU(x)
3. 第三层卷积层:
x = Conv2D(x, filters=F3, kernel_size=(1, 1), strides=(1, 1), padding='valid')
x = BatchNormalization(x)
4. 恒等映射(identity mapping):
if 输入与输出的维度不匹配:
输入 = Conv2D(输入, filters=F3, kernel_size=(1, 1), strides=(1, 1), padding='valid')
输出 = Add(输入, x)
输出 = ReLU(输出)
其中,Conv2D表示卷积层,BatchNormalization表示批归一化层,ReLU表示修正线性单元激活函数,Add表示元素级加法操作。
ResNet-50网络由多个这样的残差块组成,每个残差块中的卷积层和恒等映射可以根据实际需求进行堆叠和调整。这种残差结构使得网络可以更容易地训练深层网络,避免了梯度消失问题。
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