正则化:指通过增加正则项来约束模型的复杂度,防止过拟合现象的发生。 四、微调ResNet18模型训练步骤 下载预训练的ResNet18模型,通常可以从网络上下载已经预训练好的模型。 将新的数据集划分为训练集和验证集,用于评估模型的性能。 对数据进行预处理,包括归一化、裁剪等操作,以便与模型输入的尺寸和范围相匹配。 将...
BasicBlock类用于构建网络中的子网络结构(后称block),子网络中包含两个卷积层和残差处理。一个ResNet包含多个BasicBlock子网络。因此相对于传统网络,ResNet常被描绘成下图的结构,右侧的弧线是“+X”的操作。 Bottleneck是BasicBlock的升级版,其功能也是构造子网络,resnet18和resnet34中使用了BasicBlock,而resnet50、...
所以最近复现了一下ResNet-18,详细结构和代码如下,希望大家可以用这张图完全理解模型配置。 模型结构 Pytorch代码实现 为了能利用pytorch官网预训练的模型,各个子模块的命名规则完全和官方一致。 import torch import torch.nn as nn from torch.hub import load_state_dict_from_url ##resnet每个残差链接模块 class...
残差网络（ResNet）18基于残差块（Residual Block）设计，通过引入跳跃连接（Skip Connection）简化网络训练过程，有效解决深度网络中的梯度消失问题。每个残差块由若干个3x3卷积层组成，块内部的残差单元包括两个或多个卷积层，中间通过跳过层连接原始输入与输出，实现残差学习。在构建ResNet18模型时，我们遵循...