图像分类神经网络模型
时间: 2023-08-28 08:05:04 浏览: 115
图像分类神经网络模型包括ResNet、DenseNet、MnasNet和EfficientNet。ResNet的动机是解决深层网络无法训练的问题,它通过残差连接模块使得网络可以达到更深的层数。DenseNet的优势在于每一层与前面所有层紧密连接,实现了特征重用,并且采用较小的增长率,减轻了梯度消失的问题。MnasNet是一种资源约束的终端CNN模型的自动神经结构搜索方法,使用强化学习的思路进行实现。EfficientNet是一种基于扩展的复合缩放方法来优化模型,它的步骤包括网络结构搜索、网络扩展和模型缩放。这些模型都在图像分类任务中取得了很好的性能。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【Pytorch神经网络理论篇】 31 图片分类模型:ResNet模型+DenseNet模型+EffcientNet模型](https://blog.csdn.net/qq_39237205/article/details/123926241)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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