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...
例如,SE-ResNet-50 相对于ResNet-50 有着10% 模型参数的增长,但是增长的模型参数求实增长在两个全连接层中,实验发现移除掉最后一个stage中3个build block上的SE设定,可以将10% 参数量的增长减少到2%。此时模型的精度几乎无损失。 下面是将SE模块使用到ImageNet测试中: 可以看到,使用SE模块确实使得模型的误差有...
class ResNet50(nn.Module): # 实现主module:ResNet34 # ResNet50包含多个layer,每个layer又包含多个residual block # 用子module实现residual block,用_make_layer函数实现layer def __init__(self, num_classes=120): super(ResNet50, self).__init__() # 前几层图像转换 self.pre = nn.Sequential( ...
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。
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...
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...
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