在选择ResNet的层数时,需要考虑多个因素,包括ResNet的基本结构、不同层数ResNet的性能差异、计算资源需求、应用场景以及实际硬件条件。以下是详细的分点分析: ResNet的基本结构和特性: ResNet(残差网络)通过引入残差连接(shortcut connections)解决了深度网络训练过程中的梯度消失或爆炸问题,从而允许网络层数大幅增加。
ResNet(Residual Neural Network)由微软研究院的Kaiming He等四名华人提出,通过使用ResNet Unit成功训练出了152层的神经网络,并在ILSVRC2015比赛中取得冠军,在top5上的错误率为3.57%,同时参数量比VGGNet低,效果非常突出。ResNet的结构可以极快的加速神经网络的训练,模型的准确率也有比较大的提升。同时ResNet的推广性...
2.3 其余类型的ResNet网络 1 引入原因 1.1 主要工作 一般我们认为,在深度学习中,卷积层越多,效果越好,但实际是,层数多的模型其误差高于层数少的误差,如下图: 这个和我们的认知相违背,在一般的网络中,随着层数的增加,下层网络学的的是上层传递下来的东西,设置为H(x),假设原始输入的为X,由于层数增加,下层只是拟...
ResNet还有一系列的变体: 考虑到训练时间的限制,作者在ResNet50和后面的网络中将构建模块改为‘瓶颈’结构,也就是先使用1x1降维,做完3x3卷积,再使用1x1升维,这种两头粗中间细的结构很像‘瓶颈’,故而得名。 经过测试,ResNet确实解决了退化问题: 虽然层的深度明显增加了,但是152层ResNet的计算复杂度(113亿个FLOPs...
下面以论文中展示的ResNet-34为例说一下它的结构: plain network主要是受到VGG的影响,作者在文中叙述了两条设计的规则:(1)对于输出的feature map尺寸相同的层,设置相同的卷积核个数;(2)如果图像的尺寸减半那么就将卷积核的个数增大一倍来保持时间复杂度。而且可以发现34层的ResNet比19层的VGG有着更少的卷积核...
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