给出介绍resnet152模型结构的图片链接
时间: 2023-07-14 18:11:55 浏览: 53
这是ResNet152的模型结构图:https://miro.medium.com/max/1632/1*ZU_L8SuWuOjMhi8aZgVHJg.png
该模型是由152个卷积层和全连接层组成的深度残差网络,是ResNet系列中最深的一个模型。它是由残差块(Residual Block)组成的,其中包括了普通的卷积层、批量归一化层和激活函数ReLU。每一个残差块都有两个卷积层,并且输入可以直接通过跨层连接(Shortcut Connection)绕过这两个卷积层。这种跨层连接的方式可以缓解深度残差网络的梯度消失问题和减轻训练难度,从而提高了模型的精度。
相关问题
resnet152模型结构图
根据提供的引用内容,可以得知ResNet152是ResNet的一个变种,其网络结构比ResNet34更加深层。由于ResNet网络结构比传统的卷积神经网络更加深层,因此在训练过程中会出现梯度消失或梯度爆炸的问题,导致网络无法收敛。为了解决这个问题,ResNet引入了残差模块,使得网络可以更加深层,同时保证了梯度的传递。ResNet152的网络结构如下所示:
```
ResNet152(
(conv1): Conv2d(3, 64, kernel_size=(7, 7), stride=(2, 2), padding=(3, 3), bias=False)
(bn1): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
(relu): ReLU(inplace=True)
(maxpool): MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1, dilation=1, ceil_mode=False)
(layer1): Sequential(
(0): Bottleneck(
(conv1): Conv2d(64, 64, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
(bn1): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
(relu): ReLU(inplace=True)
(conv2): Conv2d(64, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
(bn2): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
(relu2): ReLU(inplace=True)
(conv3): Conv2d(64, 256, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
(bn3): BatchNorm2d(256, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
(relu3): ReLU(inplace=True)
(downsample): Sequential(
(0): Conv2d(64, 256, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
(1): BatchNorm2d(256, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
)
)
(1): Bottleneck(
(conv1): Conv2d(256, 64, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
(bn1): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
(relu): ReLU(inplace=True)
(conv2): Conv2d(64, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
(bn2): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
(relu2): ReLU(inplace=True)
(conv3): Conv2d(64, 256, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
(bn3): BatchNorm2d(256, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
(relu3): ReLU(inplace=True)
)
...
(49): Bottleneck(
(conv1): Conv2d(2048, 512, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
(bn1): BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
(relu): ReLU(inplace=True)
(conv2): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
(bn2): BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
(relu2): ReLU(inplace=True)
(conv3): Conv2d(512, 2048, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
(bn3): BatchNorm2d(2048, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
(relu3): ReLU(inplace=True)
)
)
(avgpool): AdaptiveAvgPool2d(output_size=(1, 1))
(fc): Linear(in_features=2048, out_features=1000, bias=True)
)
```
请详细介绍resnet152模型
ResNet-152是一个深度残差网络,由Microsoft Research Asia (MSRA)的He et al.于2015年提出。它是ResNet系列中的一个模型,其中“152”表示该模型具有152层。ResNet-152是在ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge 2015比赛中取得了第一名。
ResNet-152的设计旨在解决深度神经网络中的梯度消失问题,这是由于网络深度增加时,梯度会变得越来越小,导致训练变得困难。为了解决这个问题,ResNet-152引入了残差学习,即网络中的每个层都有一个跨层连接,使得梯度可以直接传递到之前的层,从而减轻了梯度消失问题。
ResNet-152的网络结构是通过堆叠多个残差块来实现的。每个残差块由多个卷积层和跨层连接组成。ResNet-152的最后一层是全局平均池化层,该层将特征图转换为向量,并将其输入到一个全连接层,以进行分类。
总的来说,ResNet-152是一个非常强大的深度神经网络模型,它在许多计算机视觉任务中表现出色,并且仍然是当前最先进的模型之一。