resnet50残差网络结构图
时间: 2024-05-31 16:06:44 浏览: 141
ResNet50是一种深度残差神经网络,是ResNet系列中较为常用的模型之一。它由若干个残差块组成,每个残差块内部包含若干个卷积层和一个跳跃连接(shortcut connection),可以有效地解决深度神经网络中梯度消失和梯度爆炸的问题。下面是ResNet50的结构图:
![image.png](https://img-blog.csdn.net/20180601135444898?watermark/2/text/aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3lpbmdvX3BpY3R1cmVfc2lnbnVw/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70)
如图所示,ResNet50由5个阶段(stage)组成,每个阶段内部包含多个残差块。其中第一个阶段为7x7的卷积层和一个最大池化层,后面四个阶段均为包含多个残差块的卷积层。
相关问题
resnet50残差网络结构
Resnet50是一个经典的残差网络结构,它是Resnet系列网络中的一种。Resnet50网络结构包含了50个卷积操作(conv2d)和4个残差块(Residual Block)。首先,输入经过一个卷积操作,然后通过4个残差块,最后进行全连接操作以便于进行分类任务。Resnet50网络的结构示意图如下所示:[1]
[图示]
在搭建Resnet50之前,需要明确ResNet系列网络的基本结构,并复习与卷积相关的知识点,以便更好地理解网络中间输出维度的变化。搭建Resnet50网络可以帮助加深对网络结构的理解,并可以通过给网络赋予伪输入来测试各层的输出。需要注意的是,这里的搭建只是为了熟悉网络各层输出维度变化的目的,并没有使用图像数据集对该网络进行训练。[2][3]
resnet50残差块结构图
ResNet50的残差块结构图如下:
```
Input
|
Convolution
|
Batch Normalization
|
ReLU
|
Convolution
|
Batch Normalization
|
ReLU
|
Convolution
|
Batch Normalization
|
Shortcut Connection
|
ReLU
|
Convolution
|
Batch Normalization
|
ReLU
|
Convolution
|
Batch Normalization
|
Shortcut Connection
|
ReLU
|
Convolution
|
Batch Normalization
|
ReLU
|
Convolution
|
Batch Normalization
|
Shortcut Connection
|
ReLU
|
Convolution
|
Batch Normalization
|
ReLU
|
Convolution
|
Batch Normalization
|
Shortcut Connection
|
ReLU
|
Avg Pooling
|
Fully Connected Layer
|
Output
```
阅读全文