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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...
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。
对于数据量和模型泛化性的研究,有一篇论文写的很好,Big Transfer (BiT): General Visual Representation Learning,该论文在 ImageNet-1k(1.28M 张图片),ImageNet-21k(14.2M 张图片),JFT-300M(300M 张图片),上分别实验,发现数据量越大,效果越好,可以在 papers with code 上的 benckmark 查到 ResNet-50 在 ...