ResNet50是由Kaiming He等人开发的,它是由50个残差模块组成,用3×3的卷积连接模块变形到1×1,最后一层由全连接层组成。该网络的参数量是25,636,712个,其中20,024,384个参数位于残差模块中,5,612,328个参数位于全连接层中,24,000个参数位于1×1的卷积连接中。 2.响参数量的关键因素 模型参数量受诸多因素...
可知,ResNet后4个stage中都有BTNK1和BTNK2。 4个stage中BTNK2参数规律相同 4个stage中BTNK2的参数全都是1个模式和规律,只是输入的形状(C,W,W)不同。 Stage 1中BTNK1参数的规律与后3个stage不同。 然而,4个stage中BTNK1的参数的模式并非全都一样。具体来讲,后3个s...
def resnet50(num_classes=1000, include_top=True): return ResNet(BottleNeck, [3, 4, 6, 3], num_classes=num_classes, include_top=include_top) #模型,优化器 device=torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") model = resnet50().to(device) # 损失函数 criterion =...
对模型的参数进行量化,可以有效地降低模型的存储和计算开销,提高模型的部署效率。 在量化过程中,ResNet50模型的参数包括权重和偏置等,需要进行量化处理。量化参数可以是8位定点数、16位浮点数或其他指定的位数和格式。通过合理的量化参数设置,可以保证在减小存储和计算开销的尽量保持模型的识别准确率。 三、ResNet50...
与ResNet34相比,ResNet50的参数量更大,达到了25,636,712个。其中,残差模块中的参数占据了绝大部分,约为20,024,384个。这些残差模块由3×3的卷积连接模块和1×1的激活函数组成,是ResNet50性能提升的关键因素。尽管ResNet50的参数量更大,但其性能通常也更为优越,能够在更短的时间内达到更低的Top-5错误率。
尝试搭建了VGG16和Resnet50:发现resnet50的参数量小于VGG16,有些拿不准对错?是因为resnet的瓶颈结构吗? 参数量如下: ResNet-50: Total PARAMs: 23518273(23.5183M) Total FLOPs: 8188710400(8.19G) VGG-16: 0 收藏 回复 全部评论(29) 时间顺序 AIStudio810258 #2 回复于2020-10 当然,resnet比vgg...
2p1%22%3A%22102326622p2%22%3A%222001assVJLoW^%7B%22p1%22p3^OTN
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⑷模型采用ResNet50,搭建好后连同数据导入GPU进行训练 二、图像预处理 因为dog-breed-identification数据集中的图片大小是不统一的,因此需要对图像进行预处理,通过Opencv提供的函数将图片统一大小为(3,224,224),即大小为224*224的三通道图片。流程如图2.1所示,代码如下:(当然,该数据集中的标签给的是狗狗种类名,需要...