博客
关于我
【深度学习】ResNet50
阅读量:448 次
发布时间:2019-03-06

本文共 1090 字,大约阅读时间需要 3 分钟。

ResNet50网络结构与1x1滤波器作用分析

ResNet50是深度学习中的经典网络结构,广泛应用于图像分类、目标检测等任务中。本文将从网络结构和1x1滤波器作用两个方面对其进行详细分析。

ResNet50网络结构

ResNet50的网络结构基于残差学习(Residual Learning)框架,主要包括以下几个部分:

  • 残差块(Residual Block):网络的核心单元由两层卷积层和一个跳跃连接(Skipping Connection)组成。跳跃连接的作用是跳过前一层的所有参数,使网络能够从较低的层数恢复到较高的层数,避免梯度消失问题。

  • shortcut connection block:该块通过跳跃连接将前一层的输出与当前层的输入相加,从而增强网络的表达能力。

  • 恒等映射层(Identity Mapping Block):该块的作用是调整网络深度,以匹配不同的网络分支,确保各部分的通道数一致。

  • 1x1滤波器的作用

    在ResNet50中,1x1滤波器的设计和应用具有重要意义,主要体现在以下几个方面:

  • 降维与升维:在shortcut connection block的残差层中,1x1滤波器首先用于降维(减少通道数),然后再通过另一个1x1滤波器升维,使残差层的输出与恒等映射层的通道数保持一致。这种设计保证了网络各部分的通道数匹配,避免了尺寸不一致的问题。

  • 通道数匹配:在恒等映射层中,1x1滤波器被用于调整通道数,使得网络各部分的输出维度保持一致。这对于整体网络的训练和推理至关重要。

  • 特征图尺寸减小:在conv3_x、conv4_x和conv5_x这三个主要块的首个单元中,1x1滤波器配合 stride=2的卷积操作,用于减小特征图的宽高维度。这有助于降低计算复杂度和防止过拟合。

  • TensorFlow中ResNet50的使用

    在TensorFlow中,ResNet50可以通过以下方式轻松导入和使用:

    from tensorflow.contrib.slim.nets import resnet_v1

    需要注意的是,TensorFlow 2.0版本已经将tf.contrib模块废弃,建议使用tf.keras中的预定义模型进行加载和训练。

    总结

    ResNet50凭借其高效的网络结构和创新的残差学习框架,在深度学习领域取得了显著的成果。1x1滤波器的设计不仅提升了网络的训练效率,还通过降维升维和通道数匹配等技术,确保了网络的稳定性和可靠性。对于TensorFlow开发者来说,ResNet50的实现提供了一个强大的工具箱,方便快速实现复杂的图像任务。

    转载地址:http://isyfz.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    MySQL 创建新用户及授予权限的完整流程
    查看>>
    mysql 创建表,不能包含关键字values 以及 表id自增问题
    查看>>
    mysql 删除日志文件详解
    查看>>
    mysql 判断表字段是否存在,然后修改
    查看>>
    mysql 协议的退出命令包及解析
    查看>>
    mysql 取表中分组之后最新一条数据 分组最新数据 分组取最新数据 分组数据 获取每个分类的最新数据
    查看>>
    mysql 多个表关联查询查询时间长的问题
    查看>>
    mySQL 多个表求多个count
    查看>>
    mysql 多字段删除重复数据,保留最小id数据
    查看>>
    MySQL 多表联合查询:UNION 和 JOIN 分析
    查看>>
    MySQL 大数据量快速插入方法和语句优化
    查看>>
    mysql 如何给SQL添加索引
    查看>>
    mysql 字段区分大小写
    查看>>
    mysql 字段合并问题(group_concat)
    查看>>
    mysql 字段类型类型
    查看>>
    MySQL 字符串截取函数,字段截取,字符串截取
    查看>>
    MySQL 存储引擎
    查看>>
    mysql 存储过程 注入_mysql 视图 事务 存储过程 SQL注入
    查看>>
    MySQL 存储过程参数:in、out、inout
    查看>>
    mysql 存储过程每隔一段时间执行一次
    查看>>