减少了参数数量:相比于传统的网络结构,ResNet-18 的残差块允许跳跃连接,使得网络可以跳过一些不必要的卷积层,从而减少了参数数量,减轻了过拟合的风险。 在计算资源允许的情况下,可以通过增加网络的深度进一步提升性能:ResNet-18 可以作为基础模型,通过增加残差块的数量或者使用更深的变体(如 ResNet-34、ResNet-50 ...
WideResNet(宽残差网络)是一种深度卷积神经网络架构,其主要特点是使用宽卷积层,增加了网络的通道数。该网络通过引入残差连接来缓解深度网络的梯度消失问题... - 飞桨AI Studio
2.1.3 ResNet中两种不同的residual 图5 ResNet中两种不同的残差结构这两种结构分别针对ResNet34(左图)和ResNet50/101/152(右图),一般称整个结构为一个“building block” 。其中右图又称为“bottleneck design”,目的就是为了降低参数的数目,实际中,考虑计算的成本,对残差块做了计算优化,即将两个3x3的卷积层替...
于是作者同时借鉴了VGG和ResNet的“堆叠相同shape子结构”思想和Inception的"split-transform-merge"思想,提出了ResNeXt的结构,把ResNet中残差块的结构改成如下第一个图的图右那种结构,类似Inception块,但是里面的每个小块又是相同的结构,而且最后是addition而不是concat,通过堆叠这样的ResNeXt块来构建ResNeXt网络。 网络...
Wideresnet50是在ResNet50的基础上进行改进和优化得到的,它的层次结构如下所示: 1. 输入层:Wideresnet50的输入层接受图像作为输入,图像通常由像素矩阵表示,每个像素包含图像的红、绿、蓝三个通道的数值。 2. 卷积层1:Wideresnet50的第一个卷积层对输入图像进行特征提取。该层通常包含多个卷积核,每个卷积核负责...
一、LeNet模型简介 LeNet模型是一种用来识别手写数字的最经典的卷积神经网络,他是Yann LeCun在1998年设计并提出的。当年美国大多数银行就是用它来识别支票上面的手写数字的。它的识别准确性非常高。 LeNet的网络模型框架如下图所示: 下面对网络模型的每一层进行分析。
ResNet50图示中，可清晰看到这种分层结构。网络由多个Stage构成，每个Stage内包含N个Block，首Block进行通道调整，其余Block则进行简单的相加操作。WideResNet论文中的图解进一步解释了网络构建逻辑。WideResNet包含一个初始Stage（conv1），将输入图像从3通道转换为16通道，以及3个Stage的层（conv2、conv3、...
d 是在最基本的ResNet结构上加入dropout层的WideResNet结构。 论文实验测试 在cifar10和cifar100上,左图没用dropout的比较,它效果最好。右图是用dropout的比较,深度28宽度10时效果最好。 左图上面的没用瓶颈设计,大型数据集,网络很深的才用,这是也就用不着dropout了,如WRN-50-2-bottleneck。
提高训练速度,相同参数,WideResNet的训练速度快于ResNet。 简介 网络 如上图所示,wide-resnet只比Resnet多了一个加宽因子k,原来架构相当于K=1,N表示组中的块数。 网络由一个初始卷积层conv1组成,然后是residual block的conv2、conv3和conv4的3组(每个大小为N),然后是平均池和最终分类层。在实验中,conv1的...
Wide ResNet是一种用于深度学习的卷积神经网络架构,是对ResNet的改进和扩展。它在ResNet的基础上增加了网络的宽度,通过增加卷积层的通道数来提高模型的性能。 Wide ResNet的...