【实战演练】图像分类项目：应用预训练模型ResNet

 # 2.1 ResNet的原理和结构 ResNet（残差网络）是一种深度卷积神经网络，因其残差学习机制而闻名。残差学习通过将当前层的输入与前一层的输出相加来解决深度网络中的梯度消失问题。 ResNet的基本结构由残差块组成。每个残差块包含两个或三个卷积层，以及一个捷径连接。捷径连接直接将输入跳过残差块，并将其与输出相加。这确保了梯度可以从网络的较深层有效地反向传播到较浅层。 ResNet的结构通常由几个阶段组成，每个阶段包含多个残差块。每个阶段的残差块的卷积核大小和数量通常会增加，以提取更高层次的特征。 # 2. ResNet预训练模型 ### 2.1 ResNet的原理和结构 **残差网络（ResNet）**是一种深度卷积神经网络，它通过引入残差连接来解决深度网络中梯度消失问题。残差连接允许网络跳过中间层，直接将输入传递到后续层。这有助于保留梯度，使网络能够训练得更深。 ResNet的基本结构如下： ``` Residual Block: Input Conv Layer 1 Batch Normalization ReLU Conv Layer 2 Batch Normalization ReLU + Input Output ``` 残差块包含两个卷积层，每个卷积层后面跟着一个批归一化层和一个ReLU激活函数。输入直接与残差块的输出相加，形成残差连接。 ResNet的层数可以根据需要进行调整，常见的变体包括ResNet-18、ResNet-34、ResNet-50和ResNet-101。 ### 2.2 ResNet的训练和评估 **训练ResNet** ResNet的训练通常使用随机梯度下降（SGD）优化器，并采用动量和权重衰减等正则化技术。学习率通常从较高的值开始，然后随着训练的进行而逐渐降低。 **评估ResNet** ResNet的评估使用准确率和损失函数（例如交叉熵损失）等指标。在训练过程中，模型在验证集上进行评估，以监控其泛化能力。 **代码示例** 以下代码展示了使用PyTorch训练ResNet-18模型： ```python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torchvision import datasets, transforms # 加载CIFAR-10数据集 train_dataset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transforms.ToTensor()) test_dataset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=False, download=True, transform=transforms.ToTensor()) # 创建ResNet-18模型 model = models.resnet18(pretrained=True) # 定义损失函数和优化器 criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9, weight_decay=5e-4) # 训练模型 for epoch in range(10): # 训练过程 ... # 验证过程 ... ``` **代码逻辑分析** * 第5行：加载CIFAR-10数据集，并使用ToTensor变换将图像转换为张量。 * 第12行：创建