百度试题 结果1 题目ResNet-50 有多少个卷积层? () A. 49 B. 50 C. 48 D. 51 相关知识点: 试题来源: 解析 A 反馈 收藏
50=49个卷积(3+4+6+3)*3+1和一个全连接层 分析结果为: 输入数据形状:[10, 3, 224, 224] 最后输出结果:linear_0 [10, 1] [2048, 1] [1] ResNet50包含多个模块,其中第2到第5个模块分别包含3、4、6、3个残差块 第1模块:7X7(64) 一个卷积 第2模块:3X3(64) 三个残差块=9个卷积 第3模块:...
ResNet有不同网络层数的版本,如18层,34层,50层,101层以及152层,这里以常见的50层来举例说明。ResNet-50的网络架构如图1(b)所示,最主要的部分在于中间经历4个大的卷积组,而这4个卷积组分别包含了[3,4,6,3]共4个Bottleneck模块。最后经过一个全局平均池化确保feature map大小变为1*1,然后进行1000维的全连接...
ResNet-50就是因为它有50层网络，这50层里只有一个全连接层，剩下的都是卷积层，所以是50-1=49 ...
我们以ResNet50为例对每个卷积层提取的特征进行可视化。 首先读取网络结构和预训练参数: fromkeras.applications.resnet50importResNet50model=ResNet50(weights=None,include_top=False,)model.load_weights('resnet50_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5')model.summary() ...
男，28岁，胸部外伤致右侧第5肋骨骨折并发气胸，呼吸极度困难，紫绀，出冷汗检查：血压10.68kPa（80/60mmHg），气管向左侧移位，右胸廓饱满，叩诊呈鼓音，呼吸音消失，颈胸部有广泛皮下气肿等。造成病人极度呼吸困难、紫绀的主要原因是（ ）
AlexNet是一个较早应用在ImageNet上的深度网络,其准确度相比传统方法有一个很大的提升。它首先是5个卷积层,然后紧跟着是3个全连接层,如下图所示: Alex Krizhevs提出的AlexNet采用了ReLU激活函数,而不像传统神经网络早期所采用的Tanh或Sigmoid激活函数,ReLU数学表达为: ...
如果是要用最后一层的卷积结果或是反向传播结果的话，如果是用的是pytorch可以用register_forward_hook()...
更多“ResNet-50有多少个卷积层?()”相关的问题 第1题 假设输入是一张300×300彩色图像,第一个隐藏层使用了100个55卷积核做卷积操作,这个隐藏层有多少个参数(包括偏置参数)?() A.7601 B.7600 C.7500 D.2501 点击查看答案 第2题 下列属于卷积神经网络组成部分的有() ...
resnet的结构图如下,根据网上查询到的资料得知,ResNet50是一个经典的特征提取网络结构,其网络中包含了 49 个卷积层、一个全连接层。Resnet50网络结构可以分成七个部分,第一部分不包含残差块,主要对输入进行卷积、正则化、激活函数、最大池化的计算。第二、三、四、五部分结构都包含了残差块。在 Resnet50 网络结...