Resnet 50 结构中的stage1~4分别是什么作用

ResNet 50是一种卷积神经网络模型，它有五个阶段（stage1~stage5）。

stage1：这一阶段使用一个3x3的卷积层和一个2x2的最大池化层。

stage2：这一阶段使用两个3x3的卷积层和一个2x2的最大池化层。

stage3：这一阶段使用五个3x3的卷积层。

stage4：这一阶段使用两个3x3的卷积层。

stage5：这一阶段使用一个全连接层，并使用softmax激活函数进行分类。

各个阶段的作用是逐层提取图像的特征并进行分类。

相关问题

Resnet 50 结构中的stage1~4分别是什么作用，请详细介绍每一层

ResNet50是一种常用的深度卷积神经网络，它的结构包含4个阶段：

1. Stage 1：包含3个卷积层和2个池化层，主要负责对输入图像进行特征提取。

2. Stage 2：包含4个卷积层和2个池化层，主要负责对第一阶段提取的特征进一步加深和提升。

3. Stage 3：包含6个卷积层和2个池化层，主要负责对第二阶段提取的特征进一步加深和提升。

4. Stage 4：包含3个卷积层和1个池化层，主要负责对第三阶段提取的特征进一步加深和提升。

总的来说，这4个阶段的主要作用是对输入图像的特征进行提取和加深，以便后续的图像分类或其他任务。

Resnet 101 结构中的stage1~4分别是什么作用，请详细介绍每一层

的作用？

Stage 1：ResNet第一个stage使用7x7的卷积核，此层的作用是提取图像中的低级特征，如边缘，线条，色彩等。

Stage 2：ResNet第二个stage使用3x3的卷积核，此层的作用是提取图像中的中级特征，如色彩空间，纹理，形状等。

Stage 3：ResNet第三个stage使用1x1的卷积核，此层的作用是提取图像中的高级特征，如对象边界，细节，对象内部结构等。

Stage 4：ResNet第四个stage使用全连接层，此层的作用是将提取到的特征进行分类，从而实现图像识别功能。