1)超深的网络结构(突破1000层),而AlexNet,VGG,GoogleNet它们的深度也就在10几层到20层之间,而ResNet最多突破1000层。 2)提出residual模块3) 使用Batch Normalization加速训练(丢弃dropout) 在ResNet网络提出之前,传统的卷积神经网络都是通过将一系列卷积层与下采样层进行堆叠得到的。但是当堆叠到一定网络深度时,就会...
ResNet的结构 所以我们可以根据一个普通的神经网络来构造一个ResNet,如图4所示,论文中选择的基础网络是VGG-Net。 图4.普通网络结构和ResNet网络结构对比 而它的具体网络结构如图5的表中所示。 图5.ResNet网络结构 在TF-Slim中的代码实现如下(以ResNet-50为例): def resnet_v1_50(inputs, num_classes=None...
Resnet50 网络之所以叫这个名字,是因为这个网络的核心思想,就藏在名字里。 Res + net + 50,Res 是 Residual (残差)的缩写,50指的是整个网络中有50个卷积层。 下图是Resnet50的网络结构图,可以看到,从第一层到最后一层,总共50个卷积算法。 那么Res(Residual)残差又是个什么东西呢? 所谓残差结构,其实就是在...