在ResNet的网络中为什么group=1

在ResNet网络中，当 "groups=1" 时，表示没有使用分组卷积（grouped convolution）。

分组卷积是一种卷积操作的变种，它将输入数据和卷积核分成多个组，并对每个组进行独立的卷积计算。最后，将各个组的输出合并起来得到最终的输出结果。

在ResNet中，由于主要使用了残差连接（residual connection）的思想，即通过跳跃连接将输入直接传递给输出，使得网络更容易训练和优化。因此，通常不使用分组卷积，而是采用全连接（fully-connected）的方式进行卷积操作。

这样做的好处是可以减少模型参数量，简化网络结构，并且可以更有效地学习到特征。因此，在ResNet中，通常将 "groups" 设为 1，表示没有使用分组卷积。

相关问题

在ResNet的网络中为什么width_per_group=64

对不起，我之前的回答有误。在ResNet网络中，并没有参数 "width_per_group=64" 的设置。

ResNet中的卷积层通常采用的是标准的 3x3 卷积核，而不是使用分组卷积或设置特定的宽度。ResNet的主要特点是使用残差连接（residual connection），通过跳跃连接将输入直接传递给输出，以便更容易训练和优化深层网络。

请忽略之前关于 "width_per_group" 的错误解释。感谢您的指正。如果您还有其他问题，请随时提问。

ResNet、VGG是什么

ResNet和VGG是深度学习中使用的两种非常流行的卷积神经网络模型。

ResNet是Residual Network的简称，它是由微软研究院的研究人员研发的一种深度卷积神经网络模型。ResNet的特点是在网络中引入了残差连接（Residual Connection），使得模型的训练更容易，并且可以在更深的网络结构中取得更好的性能表现。

VGG是由牛津大学计算机视觉组（Visual Geometry Group）研究人员研发的一种深度卷积神经网络模型。VGG的特点是采用了非常小的卷积核，而且在网络中使用了大量的卷积层和池化层，使得模型的复杂度非常高。VGG被广泛应用于图像分类、目标检测等领域，并且在ImageNet图像分类比赛中取得了非常好的成绩。