resnet50网络结构简图
时间: 2024-05-31 09:06:41 浏览: 15
ResNet50是一种深度残差网络,它有50个卷积层,并在ImageNet数据集上取得了很好的性能。其网络结构如下所示:
输入 -> 卷积层 -> 残差块1 -> 残差块2 -> 残差块3 -> 残差块4 -> 平均池化层 -> 全连接层 -> softmax输出
其中,每个残差块包含了多个卷积层和跨层连接,可以有效地解决网络深度过大导致的梯度消失问题。ResNet50的网络结构如下图所示:
![ResNet50网络结构简图](https://img-blog.csdnimg.cn/20210517190729597.png)
相关问题
resnet18网络结构简图
回答: resnet18网络结构简图如下所示:
```
输入 -> 7x7卷积层,64个卷积核,步长2,填充3 -> 批量归一化 -> ReLU激活函数 -> 最大池化层,3x3池化核,步长2,填充1 -> resnet block1 -> resnet block2 -> resnet block3 -> resnet block4 -> 平均池化层,7x7池化核,步长1 -> 全连接层,输出类别数
```
其中,每个resnet block包含两个basic block,每个basic block的结构如下:
```
输入 -> 3x3卷积层,64个卷积核,步长1,填充1 -> 批量归一化 -> ReLU激活函数 -> 3x3卷积层,64个卷积核,步长1,填充1 -> 批量归一化 -> 残差连接 -> ReLU激活函数
```
在resnet block之间的残差连接使用1x1卷积层,而在resnet block内部的残差连接使用恒等映射(identity mapping)。\[1\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Resnet-18网络图示理解](https://blog.csdn.net/weixin_42899627/article/details/108228782)[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^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [resnet50 网络结构全图](https://blog.csdn.net/dongtuoc/article/details/125467809)[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^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
resnet50网络结构
ResNet50是一种深度卷积神经网络结构,由微软亚洲研究院研发,可以进行图像分类、目标检测、图像分割等任务。
ResNet50的网络结构中包含了50层,其中包含了卷积层、池化层、归一化层和全连接层等。其最重要的改进是通过残差学习对网络进行深度扩展,有效地解决了深度神经网络中出现的梯度消失和梯度爆炸问题。ResNet50网络架构中也包含了多个模块,每个模块包含多个残差单元,其中包括一个shortcut连接,用于发布梯度流。这些模块逐渐减小特征图的大小和通道数,以提取更高级别的特征。ResNet50还使用了全局平均池化层来替代传统的全连接层,以减少模型中参数的数量。
总之,ResNet50网络结构的创新是使用残差学习实现了深层网络的准确和高效,并且还包含了多个模块和其他卷积神经网络的特征,使其能够在各种计算机视觉任务中取得优秀的表现。
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