的下采样由最大池化层实现,其他三个卷积组的下采样,都是由邻接上一个卷积组的残差块实现: 与上一个卷积组邻接的残差块的结构(以ResNet-18/34为例): 其他残差块的结构(以ResNet-18/34为例):
Resnet即就是残差网络,本文主要是对于resnet给出的网络结构图进行简单解释。 网络结构图 以上就是34层网络的网络结构图。 以上是18层、34层、50层、101层以及152层网络所对应的残差块。 我刚开始在网上看到这两张图片的时候,感觉一点都不懂,后面学了一下,稍微懂了,所以写下这篇博文做个记录。 个人理解 比如...
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发现ResNet的结构可以极大地加速训练,同时性能也有提升,得到一个Inception-ResNet v2网络,同时还设计了一个更深更优化的Inception v4模型,能达到与Inception-ResNet v2相媲美的性能。 Inception V4相比V3主要是结合了微软的ResNet. 图1 inception v4 网络结构图 图2 Inception-resnet-v1的结构图 图3 Inception-...