提高了网络的训练效果和表达能力:深层残差结构有助于网络学习更复杂、更抽象的特征表示,可以提高网络的准确性和泛化能力。 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...
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...
# 卷积:2步长,7*7核,64通道 net = conv2d_same(net,64,7,stride=2,scope='conv1') # 池化:2步长,3*3核 net = slim.max_pool2d(net,[3,3],stride=2,scope='pool1') # 至此图片缩小为1/4 # 读取blocks数据结构,生成残差结构 net = stack_block_dense(net,blocks) net = slim.batch_norm(...
时(output/dim=2, Output/dim=3),它俩丢失了很多信息。但随着Matrix 的维度 逐渐增加,丢失的信息越来越少了。这个实验证明了: ReLU激活函数对低维特征信息造成大量损失 而对高维特征信息造成的损失很小。 又因为在逆残差结构中,是两边细中间粗的瓶颈结构,因此经过最后一个1×1卷积降维后就是一个低维的特征图...