卷积归一化池化,的堆叠,这是什么模块,不是resnet,它叫什么名字
时间: 2024-04-10 19:29:04 浏览: 13
这个模块是常用于神经网络中的卷积神经网络(CNN)的基本构建块,它的名字是卷积-归一化-池化(Convolution-Normalization-Pooling)堆叠模块。这个模块通常用于提取图像、视频等数据中的特征。与常见的ResNet模块不同,卷积-归一化-池化堆叠模块没有一个特定的官方名称,可以根据具体的网络架构和实现方式进行命名。
相关问题
resnet18是什么原理
ResNet18是一种深度残差网络(Residual Network),由Microsoft Research的Kaiming He等人在2015年提出的。它的核心原理在于解决了深度神经网络训练中可能出现的梯度消失或梯度爆炸问题,即随着网络层数的增加,信息传播变得越来越困难。
ResNet18的基本思想是引入了残差块(Residual Block),每个块包含两个或更多的层,但是前一层的输出直接与后一层的输出相加,然后经过激活函数传递到下一层。这样,即使在网络的深层,前一层的输入信号也可以直接到达,避免了信息的丢失。残差连接使得模型能够学习到如何从输入直接映射到最终的输出,而不是仅仅学习如何改变输入,这有助于优化过程。
具体来说,ResNet18结构包括:
1. **输入卷积层**:通常是一个小的3x3卷积,用于特征提取。
2. **残差块**:这些是ResNet的主要组成部分,每一层都有一个或多个残差块,每个块由两层3x3卷积、一个BN层(批量归一化)和ReLU激活函数组成,后面跟一个跳跃连接(identity mapping)。
3. **堆叠残差块**:ResNet18有多个这样的残差块,通常为4-6个,每两层之间会减小卷积层的通道数。
4. **全局平均池化层**:在最后一部分,网络将所有特征图压缩成一个向量。
5. **全连接层和分类器**:对池化后的特征进行分类。
resnet是什么?
ResNet(Residual Network)是一种深度卷积神经网络结构,由微软研究院的Kaiming He等人于2015年提出。它通过引入残差连接(residual connection)解决了深度神经网络训练过程中的梯度消和梯度爆炸问题,使得网络更深更容易训练。
在传统的卷积神经网络中,每个网络层都会对输入进行变换,而Net引入了跳跃连接(skip connection),将输入直接与输出相加,从而构建了差块(residual block)。这样的设计使得网络可以学习到残差函数,即输入与输出之的差异,而不是直接学习输入到输出的映射。这种残差学习的方式有助于减轻梯度消失问题,使得网络可以更深层次地进行训练。
ResNet的核心思想是通过残差块的堆叠来构建深层网络。通常情况下,每个残差块内部由多个卷积层组成,其中包括了批归一化和激活函数等操作。此外,为了适应不同的任务和网络规模,ResNet还提出了不同的变种结构,如ResNet-18、ResNet-34、ResNet-50等。