ResNet34网络结构

ResNet34是一种深度残差网络（Residual Network）结构，它以34层为基础。这个网络结构由残差块（Residual Block）组成，每个残差块内部有多个卷积层和批量归一化层，以及跳跃连接（Skip Connection）。

具体来说，ResNet34由多个残差块构成，其中包括三个阶段（stage）：第一阶段有一个7x7的卷积层，接着是一个最大池化层，然后是一系列的残差块；第二阶段有两个残差块；第三阶段也有两个残差块。

每个残差块内部的卷积层通常采用3x3的卷积核，用于提取特征。而跳跃连接将输入直接加到残差块的输出上，可以帮助信息更好地传递，并且缓解了梯度消失的问题。

ResNet34是ResNet系列中较小的一个，相比于更深的结构（如ResNet50、ResNet101等），它在一定程度上减少了参数数量和计算量，同时仍能获得较好的性能。

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使用Resnet 101 网络结构替换 Resnet 50 网络结构

可以使用Resnet 101网络结构替换Resnet 50网络结构，这样可以增加网络深度并且提升模型的性能。Resnet 101相比于Resnet 50，增加了更多的卷积层和残差块，可以更好地提取高级特征，提高模型的准确率。当然，使用更深的网络结构也会增加计算和存储开销，需要根据具体场景和硬件条件进行选择。

ResNet34的结构

ResNet34是一种深度残差网络（Residual Network），由Kaiming He等人于2015年提出，主要用于解决深度神经网络训练过程中的梯度消失和模型退化问题。它包含了一系列堆叠的 residual blocks（残差块），每个block包含两个3x3卷积层，中间通过跳跃连接（skip connection）相连，使得网络能够学习到更深的特征表示。

ResNet34的具体结构分为几个部分：
1. **输入层**：接收原始图像数据，通常为224x224 RGB图像。
2. **基本块 (Basic Blocks)**：由两个3x3卷积层组成，每个层后接ReLU激活函数，并且第一个卷积层之后会有步长为1的池化操作，降低分辨率。
3. **残差块 (Bottleneck Blocks)**：在每一组residual blocks中，有时会交替使用基础块和瓶颈块，后者包含一个1x1、3x3和1x1的卷积层序列，增加深度的同时减小了计算量。
4. **全局平均池化 (Global Average Pooling)**：在网络的最后一部分，通常用这一层替换全连接层，获取的是整个图像的全局特征。
5. **分类层 (Classification Layer)**：对全局平均池化的结果进行线性变换，得出最终的类别预测。