resnet预训练模型和vit预训练模型

ResNet 预训练模型对比 ViT 预训练模型
训练方式的区别
ResNet 和 ViT 的预训练过程存在显著不同。ViT 模型倾向于采用自监督预训练加有监督微调的方式，其中自监督预训练阶段利用大量无标签图像数据，通过预测图像块位置的任务来学习通用视觉特征[^1]。这种两阶段的训练模式使得 ViT 能够更好地泛化到不同的下游任务。
相比之下，ResNet 主要依赖于传统的有监督训练方法，在大规模标注数据集上直接进行端到端的学习以优化网络参数。这种方法虽然简单直接，但在面对新领域或少量标记样本的情况下可能表现不如基于自监督学习框架下的 ViT。
优化策略的不同
为了提升训练效果和收敛速度，两种架构采用了各自独特的技术手段：

ResNet: 使用批量归一化（Batch Normalization）、精心设计的权重初始化方案以及梯度裁剪等措施来增强稳定性和加速收敛进程；

ViT: 更多地关注如何改进 Transformer 结构本身及其编码机制，比如引入相对位置嵌入、局部窗口注意力机制等创新点，从而改善长距离依赖捕捉能力和计算效率。

实验验证与性能评估
尽管两者都旨在解决计算机视觉问题并取得了优异的成绩，但从实际应用角度来看，它们各有优劣之处。一项关于归纳偏差的小实验显示，即使是在相同的条件下测试 ResNet、ViT 及其他变体如 SwinTransformer，也可能无法得出一致性的结论，这表明每种模型都有其特定适用场景和技术局限性[^2]。
import torch
from torchvision import models

# 加载预训练的ResNet模型
resnet_model = models.resnet50(pretrained=True)

# 加载预训练的ViT模型 (假设使用torchvision库支持)
vit_model = models.vit_b_16(weights=models.ViT_B_16_Weights.IMAGENET1K_V1)