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ResNet-50的框架图

时间: 2025-04-27 13:31:25 浏览: 48

### ResNet-50 架构概述 ResNet-50 是一种深度卷积神经网络，属于残差网络（Residual Network）系列的一部分。这种模型通过引入跳跃连接解决了深层网络训练过程中梯度消失的问题[^3]。 #### 主要组件 ResNet-50 的设计基于模块化结构，主要由以下几个部分组成： 1. **初始层** - 卷积层：7×7, 64通道，步幅2 - 批量归一化(Batch Normalization) - ReLU激活函数 - 最大池化(Max Pooling)，尺寸为3×3，步幅2 2. **四个阶段(Stage)** - 每个阶段包含多个瓶颈(bottleneck)单元 - 瓶颈单元通常有三个连续的卷积层： - 第一层减少维度至输入的一半 - 第二层保持相同维度 - 第三层恢复原始维度并添加来自前一层的直连路径 3. **全局平均池化(Global Average Pooling)** 和全连接分类器(Fully Connected Classifier) ```mermaid graph TD; A[Input Image] --> B(Convolution Layer); B --> C(Batch Norm & ReLU); C --> D(Max Pooling); D --> E[Stage 1]; E --> F[Stage 2]; F --> G[Stage 3]; G --> H[Stage 4]; H --> I(Global Avg Pool); I --> J(Classifier Output); ``` #### 跳跃连接机制为了缓解退化问题，在每个bottleneck block内部实现了短路(shortcut connections), 这种方式允许信息绕过某些层次直接传递给后续层，从而提高了学习效率和效果.

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