一开始选用的是ResNet50图像分类模型,但是在进行了100多轮迭代训练后,正确率只能维持在88%左右,因此我们尝试变换模型重新进行训练,选用了ResNet101模型和ResNet152模型分别进行100轮迭代训练,最终,ResNet101模型的训练集正确率88%,测试集正确率80%,ResNet152模型训练集正确率达到了92%,测试集正确率达到了82%。 network
Inception V4结构,它结合了残差神经网络ResNet。 参考链接: 7. 残差神经网络——ResNet 综述 深度学习网络的深度对最后的分类和识别的效果有着很大的影响,所以正常想法就是能把网络设计的越深越好, 但是事实上却不是这样,常规的网络的堆叠(plain network)在网络很深的时候,效果却越来越差了。其中原因之一即是网络...
ResNet18是一种深度残差网络,由微软研究院的Kaiming He等人在2015年提出。ResNet18的“18”指的是网络中具有权重的层数(不包括池化层和批量归一化层)。ResNet18网络结构的主要特点包括: 残差连接(Residual Connection):通过跳跃连接(shortcut connection)将输入直接加到残差块的输出上,这有助于解决深度网络的退化问题...
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下图是原论文给出的不同深度的ResNet网络结构配置,注意表中的残差结构给出了主分支上卷积核的大小与卷积核个数,表中 残差块×N 表示将该残差结构重复N次。原文的表注中已说明,conv3_x, conv4_x, conv5_x所对应的一系列残差结构的第一层残差结构都是虚线残差结构。因为这一系列残差结构的第一层都有调整...
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