cifar10训练resnet18结构图
时间: 2025-02-12 13:05:23 浏览: 69
### 关于CIFAR-10 数据集上训练 ResNet18 的模型架构
ResNet18 是一种简化版本的残差网络,具有18层深度,在处理像 CIFAR-10 这样的小型图像数据集时表现出良好的性能[^1]。
#### 模型架构概述
ResNet18 架构由一系列卷积层、批标准化层和激活函数组成。具体来说:
- 输入尺寸为 \(3 \times 32 \times 32\)(对应彩色图片)
- 初始阶段采用7x7卷积核大小,步幅为2,随后接最大池化操作
- 主干部分分为四个基本模块,每个模块内含两个瓶颈结构单元
- 输出通过全局平均池化后连接到全连接层用于分类预测
对于 CIFAR-10 特定情况下的调整如下所示:
```plaintext
Input -> Convolution Layer (kernel size=3, stride=1) ->
Batch Normalization -> ReLU Activation Function ->
Stack of residual blocks with different feature map sizes:
Block 1: conv2_x - Output Size: 64 filters
Block 2: conv3_x - Output Size: 128 filters
Block 3: conv4_x - Output Size: 256 filters
Block 4: conv5_x - Output Size: 512 filters
-> Global Average Pooling -> Fully Connected Layer -> Softmax Classifier
```
此配置特别适合 CIFAR-10 图片的小分辨率特性,并且能够有效防止过拟合现象的发生[^2]。
为了更直观理解该架构设计,可以参考下述图形表示法来展示整个流程中的各个组件及其相互关系。然而由于当前环境限制无法直接提供可视化的架构图,请依据上述文字描述构建相应的视觉化表达形式。
阅读全文
相关推荐


















