resnet20网络结构

ResNet20网络结构是一个深度残差网络，由20个卷积层和全连接层组成。每个卷积层都有一个残差块，其中包括两个卷积层和一个跳跃连接。该网络的主要目的是解决深度神经网络中的梯度消失和梯度爆炸问题，从而提高网络的训练效率和准确性。

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以下是resnet20网络结构的代码：

import torch.nn as nn

class BasicBlock(nn.Module):
    expansion = 1

    def __init__(self, in_planes, planes, stride=1):
        super(BasicBlock, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(in_planes, planes, kernel_size=3, stride=stride, padding=1, bias=False)
        self.bn1 = nn.BatchNorm2d(planes)
        self.conv2 = nn.Conv2d(planes, planes, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
        self.bn2 = nn.BatchNorm2d(planes)

        self.shortcut = nn.Sequential()
        if stride != 1 or in_planes != self.expansion*planes:
            self.shortcut = nn.Sequential(
                nn.Conv2d(in_planes, self.expansion*planes, kernel_size=1, stride=stride, bias=False),
                nn.BatchNorm2d(self.expansion*planes)
            )

    def forward(self, x):
        out = nn.ReLU()(self.bn1(self.conv1(x)))
        out = self.bn2(self.conv2(out))
        out += self.shortcut(x)
        out = nn.ReLU()(out)
        return out


class ResNet(nn.Module):
    def __init__(self, block, num_blocks, num_classes=10):
        super(ResNet, self).__init__()
        self.in_planes = 16

        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 16, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
        self.bn1 = nn.BatchNorm2d(16)
        self.layer1 = self._make_layer(block, 16, num_blocks[0], stride=1)
        self.layer2 = self._make_layer(block, 32, num_blocks[1], stride=2)
        self.layer3 = self._make_layer(block, 64, num_blocks[2], stride=2)
        self.linear = nn.Linear(64*block.expansion, num_classes)

    def _make_layer(self, block, planes, num_blocks, stride):
        strides = [stride] + [1]*(num_blocks-1)
        layers = []
        for stride in strides:
            layers.append(block(self.in_planes, planes, stride))
            self.in_planes = planes * block.expansion
        return nn.Sequential(*layers)

    def forward(self, x):
        out = nn.ReLU()(self.bn1(self.conv1(x)))
        out = self.layer1(out)
        out = self.layer2(out)
        out = self.layer3(out)
        out = nn.AvgPool2d(8)(out)
        out = out.view(out.size(0), -1)
        out = self.linear(out)
        return out


def ResNet20():
    return ResNet(BasicBlock, [3,3,3])

这是一个基于PyTorch实现的ResNet20网络结构。

resnet的网络结构

ResNet（Residual Network）是一种深度残差网络，它在2015年由Kaiming He等人提出。ResNet的网络结构主要解决了深度神经网络训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题，使得可以训练更深的网络。

ResNet的核心思想是引入了残差连接（residual connection），即通过跨层的直接连接来传递信息。这种连接方式可以使得网络在训练过程中更容易地学习到恒等映射，从而减轻了梯度消失和梯度爆炸问题。

具体来说，ResNet的网络结构由多个残差块（residual block）组成。每个残差块包含两个或三个卷积层，其中第一个卷积层用于降低特征图的尺寸，第二个和第三个卷积层用于提取特征。在残差块中，通过跨层的直接连接将输入特征与输出特征相加，然后再通过激活函数进行非线性变换。

此外，为了进一步减少参数量和计算量，ResNet还引入了一种称为"bottleneck"的结构，在每个残差块中使用了1x1、3x3和1x1的卷积核，分别用于降维、提取特征和恢复维度。

总结一下，ResNet的网络结构主要包括多个残差块，每个残差块由两个或三个卷积层组成，通过残差连接将输入特征与输出特征相加，并通过激活函数进行非线性变换。这种结构使得网络可以训练更深的层数，提高了网络的性能。