resnet网络结构图
时间: 2023-09-21 08:05:26 浏览: 85
以下是ResNet(残差网络)的网络结构图,其中包含50层、101层和152层的三个版本。ResNet通过添加残差连接来解决深度神经网络中的梯度消失和梯度爆炸问题,从而使网络可以更深更准确地学习数据的特征。
![ResNet网络结构图](https://img-blog.csdn.net/20180414101619841?watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvYmFpamlhbmdfdG9vbGtpdF9pbWFnZS5wbmc=/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/q/80)
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resnet网络结构示意图
ResNet网络结构示意图如下所示:
[图片]
这张图展示了ResNet的整体结构,其中包含了残差学习模块、跳跃连接、以及不同深度的ResNet结构。在残差学习模块中,有三个卷积层,分别为3x3、3x3和1x1的卷积层。而跳跃连接则是指将输入直接连接到输出,使得信息可以更快地传递。对于不同深度的ResNet结构,可以看到有不同数量的building block。
resnet50网络结构图
ResNet50 是一种深度残差网络,它包含 50 个卷积层和全连接层。下面是 ResNet50 的网络结构图:
![ResNet50 网络结构图](https://cdn.luogu.com.cn/upload/image_hosting/u4d8b4k0.png)
ResNet50 的输入是一张 $224\times224$ 的彩色图片,输出是一个 1000 维的向量,代表图片的分类概率。网络的核心是残差块,每个残差块包含两个 $1\times1$ 的卷积层、两个 $3\times3$ 的卷积层和一个恒等映射。残差块的输入和输出相加后,再通过 ReLU 激活函数,得到残差块的输出。ResNet50 还包含池化层、全连接层和 Softmax 层。