ResNetResNet
时间: 2024-08-12 16:01:07 浏览: 111
Residual Network (ResNet) 是一种由微软亚洲研究院提出的深度神经网络架构,它在ImageNet大规模视觉识别挑战赛中取得了重要突破。ResNet的主要创新点在于引入了残差块(Residual Block),解决了深度神经网络训练过程中遇到的梯度消失或梯度爆炸的问题,使得更深的网络成为可能。
在ResNet中,每个残差块包含两个或更多层,它们的目标是直接将输入数据添加到经过其他层后的输出上,这样即使深层网络也能直接“跳过”一些层级传递信息,避免了网络过深导致的信息丢失。这种设计允许网络更轻松地学习到特征之间的复杂变换,因此能有效提升模型的性能。
ResNet有几个经典版本,例如ResNet-18、ResNet-34、ResNet-50、ResNet-101和ResNet-152,每一版都具有不同深度的网络结构,但都能保持良好的性能。ResNet广泛应用于计算机视觉任务,如图像分类、物体检测和分割等,并在很多竞赛中取得了冠军。
相关问题
resnet blosck
ResNet是一种深度残差网络,它通过引入残差块(residual block)来解决深度神经网络中的梯度消失和梯度爆炸问题。ResNet的基本组成部分是残差块,每个残差块包含两个卷积层和一个跳跃连接(shortcut connection),跳跃连接将输入直接加到输出上,从而使得网络可以学习残差。ResNet的网络结构可以通过堆叠不同深度的残差块来实现,其中ResNet18和ResNet34使用基本块(basic block),ResNet50、ResNet101和ResNet152使用瓶颈块(bottleneck block)。
attention resnet
Attention ResNet是一种将Attention和深层的ResNet思想结合的网络设计。它利用Attention机制来增强选择焦点和不同特征表征的能力,并将其嵌入到已有的ResNet网络中。这种网络设计在cifar-10/100和ImageNet等数据集上都取得了不错的效果。\[1\]
关于Attention ResNet的好处,首先,它的整体架构与ResNet或ResNeXt相似,计算量并不会增大。它通过将中间的正常卷积变成group卷积,并加上几个特征图相加的操作,实现了不同深度的信息整合,从而在一定程度上加深了网络的深度。其次,Attention ResNet的整体框架不受影响,因此很容易与ResNet、ResNeXt等结合在一起。\[3\]
总的来说,Attention ResNet通过结合Attention机制和ResNet思想,提高了网络的表征能力和选择焦点的能力,同时保持了ResNet的优点,使得网络在图像分类任务中取得了良好的效果。\[1\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [论文阅读笔记20.05-第三周:ResNet的多种变种](https://blog.csdn.net/volga_chen/article/details/106213524)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
阅读全文
相关推荐














