ResNet20结构图
时间: 2023-12-15 10:24:23 浏览: 41
以下是ResNet20的结构图:
![ResNet20结构图](https://miro.medium.com/max/1194/1*E9ZTN7Vf3z-uFqzjM8ylug.png)
ResNet20的结构包含了18个卷积层和1个全连接层。其中,前16个卷积层是基本块(basic block),最后两个卷积层是瓶颈块(bottleneck block)。ResNet20使用了跨层的连接(skip connection)和残差学习(residual learning)的思想,使得网络可以更深,并且训练更加容易。
相关问题
请画出resnet20的结构图
以下是ResNet20的结构图:
```
输入
↓
卷积层(64个3x3卷积核,步长1,填充1)
↓
批量归一化层
↓
ReLU激活层
↓
基本块(64个3x3卷积核,步长1,填充1)
↓
基本块(64个3x3卷积核,步长1,填充1)
↓
基本块(64个3x3卷积核,步长1,填充1)
↓
基本块(128个3x3卷积核,步长2,填充1)
↓
基本块(128个3x3卷积核,步长1,填充1)
↓
基本块(128个3x3卷积核,步长1,填充1)
↓
基本块(256个3x3卷积核,步长2,填充1)
↓
基本块(256个3x3卷积核,步长1,填充1)
↓
基本块(256个3x3卷积核,步长1,填充1)
↓
基本块(512个3x3卷积核,步长2,填充1)
↓
基本块(512个3x3卷积核,步长1,填充1)
↓
基本块(512个3x3卷积核,步长1,填充1)
↓
全局平均池化层
↓
全连接层(10个输出)
↓
Softmax层
↓
输出
```
ResNet20使用了跨层的连接(skip connection)和残差学习(residual learning)的思想,使得网络可以更深,并且训练更加容易。ResNet20的结构比较简单,但在CIFAR-10数据集上的表现也非常优秀。
resnet34和resnet50结构图
ResNet(Residual Network)是一种非常流行的深度卷积神经网络架构,它在解决深度神经网络训练过程中的梯度消失和模型退化问题上取得了重大突破。ResNet34和ResNet50是ResNet的两个不同版本,它们的主要区别在于网络的深度和参数量。
ResNet34的结构图如下所示:
```
输入层 -> 卷积层 -> 批归一化层 -> ReLU激活函数 -> 残差块 * 10 -> 全局平均池化层 -> 全连接层 -> 输出层
```
其中,每个残差块由两个卷积层和一个跳跃连接组成。ResNet34总共有10个残差块,因此网络的深度为34层。
ResNet50的结构图如下所示:
```
输入层 -> 卷积层 -> 批归一化层 -> ReLU激活函数 -> 残差块 * 3 -> 残差块 * 4 -> 残差块 * 6 -> 残差块 * 3 -> 全局平均池化层 -> 全连接层 -> 输出层
```
与ResNet34相比,ResNet50的网络更深,包含了更多的残差块。具体来说,ResNet50有3个残差块的组合,每个组合包含了4个残差块,最后还有一个额外的残差块。因此,ResNet50总共有50层。