Resnet的网络结构
时间: 2023-09-25 11:07:33 浏览: 140
ResNet(Residual Network)是一个非常经典的深度学习模型,它的主要特点是使用了残差块(Residual Block)来解决深度神经网络中的梯度消失和梯度爆炸问题,从而可以训练更深的神经网络。
ResNet的网络结构相对于传统的卷积神经网络,增加了很多的层数,一般有18层、34层、50层、101层和152层等不同版本。其中比较经典的是ResNet50,下面以ResNet50为例介绍其网络结构。
ResNet50主要由以下几个模块组成:
1. 输入层:输入一张图片,一般大小为224x224x3。
2. Conv1:一个卷积层,使用64个大小为7x7的卷积核,步长为2,padding为3,输出大小为112x112x64。
3. MaxPool:一个最大池化层,使用3x3的池化核,步长为2,输出大小为56x56x64。
4. ResBlock1:第一个残差块,包括3个卷积层,每个卷积层后面都紧跟一个BatchNorm层和ReLU激活函数层,其中第一个卷积层使用64个大小为1x1的卷积核,第二个卷积层使用64个大小为3x3的卷积核,第三个卷积层使用256个大小为1x1的卷积核,最后将输入和输出相加,输出大小为56x56x256。
5. ResBlock2:第二个残差块,包括4个残差块,每个残差块的结构和ResBlock1相同,只是输入和输出的通道数不同,输出大小为28x28x512。
6. ResBlock3:第三个残差块,包括6个残差块,每个残差块的结构和ResBlock1相同,只是输入和输出的通道数不同,输出大小为14x14x1024。
7. ResBlock4:第四个残差块,包括3个残差块,每个残差块的结构和ResBlock1相同,只是输入和输出的通道数不同,输出大小为7x7x2048。
8. AvgPool:一个平均池化层,使用7x7的池化核,输出大小为1x1x2048。
9. Flatten:将输出的1x1x2048的张量展开成2048维的向量。
10. FC:一个全连接层,将2048维的向量映射到1000维的向量,代表1000个类别的概率。
11. Softmax:一个Softmax层,将1000维的向量转化为对应1000个类别的概率分布。
以上就是ResNet50的网络结构,其中的ResBlock是ResNet的核心,通过残差连接解决了深度神经网络中的梯度消失和梯度爆炸问题。
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