文件名称:
pytorch 实现resnet模型 细节讲解
开发工具:
文件大小: 310kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-01-07
详细说明：Resnet50的细节讲解
残差神经网络 (ResNet)也是需要掌握的模型，需要自己手动实现理解细节。本文就是对代码的细节讲解，话不多说，开始了。
首先你需要了解它的结构，本文以resnet50围绕讲解，网络的输入照片大小是224×224的经过conv1，conv2，conv3，conv4，conv5最后在平均池化，全连接层。由于中间有重复利用的模块，所以我们需要将它们写成一个类，用来重复调用即可。
Resnet之所以能够训练那么深的原因就是它的结构，在不断向后训练的过程中依旧保留浅层特征，我个人的理解，正常情况下经过一次又一次的卷积，浅层的特征逐渐消失，然而Resnet在向后训练的过程中
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