resnet50！resnet50怎么读？

本文目录一览：

• 1、为什么resnet34与resnet50的block结构不同?
• 2、resnet50有啥参数要调吗
• 3、【AI达人特训营】ResNet50-NAM:一种新的注意力计算方式复现
• 4、Resnet50学习笔记

为什么resnet34与resnet50的block结构不同?

1、ResNet34与ResNet50resnet50的block结构不同resnet50，主要是因为它们采用了不同的残差卷积模块设计以适应不同的网络深度和复杂度。具体来说：ResNet34的block结构：ResNet34采用了较为简单的残差卷积模块resnet50，即两次卷积后再进行特征图的叠加。

2、在代码实现上resnet50，ResBlock1对应第一种残差卷积块resnet50，而ResBlock2对应第二种形式。VGG19结构被拆分为34层串联式结构和34层残差卷积结构，实线部分代表残差卷积块，虚线部分表示通道数的增加。图4展示了ResNet残差神经网络结构，ResNet18和34基于左边的结构构建，而ResNet50、101和152基于右边的结构。

3、ResNet的整体结构可以分为两类：基于BasicBlock的浅层网络（ResNet18， 34）和基于Bottleneck的深层网络（ResNet50， 101， 152）。每种ResNet都包含4个layer（不包括最初的7×7卷积层和3×3最大池化层），每个layer由若干Block搭建而成。Block类型 BasicBlock 适用于浅层网络ResNet18和ResNet34。

resnet50有啥参数要调吗

1、ResNet-50有多个参数可以进行调整。这些参数对模型的性能有着重要影响，主要包括以下几个方面：超参数 学习率：决定了权重更新的幅度，对模型的收敛速度和稳定性至关重要。合理的学习率设置可以加快训练过程，避免模型陷入局部最优解。Batch size：影响每次更新权重时使用的样本数量。

2、使用深度学习框架（如PyTorch或TensorFlow）加载ResNet50模型。根据自己的数据集和任务需求，对模型进行适当的修改，如调整输入尺寸、修改输出层等。可以选择加载预训练的权重进行微调，或者从头开始训练模型。配置训练参数并训练模型：配置训练参数，包括学习率、批量大小、训练轮次等。

3、调整方法：根据Batch Size的大小，线性地调整LR。例如，ResNet50论文中使用的Batch Size为256，LR为0.1，那么对于更大的Batch Size bs，调整公式为：$lr = 0.1 times frac{bs}{256}$。效果：在ResNet50上实验有效果，能够根据Batch Size的变化合理调整学习率，有助于模型收敛。

【AI达人特训营】ResNet50-NAM:一种新的注意力计算方式复现

ResNet50-NAM是一种基于ResNet50架构改进的模型，通过引入新的注意力计算方式（NAM，Norm-Aware Attention Module）提升特征表达能力，其核心在于利用归一化统计量动态调整通道注意力权重。

Resnet50学习笔记

ResNet50是一种深度残差网络，旨在解决深度神经网络中的退化问题。以下是对ResNet50的详细学习笔记：ResNet50的背景与动机 退化问题：随着网络深度的增加，网络性能却出现下降的现象，这被称为退化问题。ResNet（Residual Network）的提出正是为了解决这一问题。

通过跳跃连接直接传递输入x，使网络仅需学习残差部分F（x），而非直接拟合复杂映射。基础残差块：包含两个3×3卷积层，适用于浅层网络（如ResNet-18/34）。瓶颈残差块：采用1×1卷积降维、3×3卷积计算、1×1卷积升维的结构，减少参数量，适用于深层网络（如ResNet-50/101/152）。

Resnet基础知识详解--笔记背景Resnet（Residual Network）是2015年由微软实验室提出的，由何凯明等人研发。该网络在当年的ImageNet竞赛中获得了分类和检测任务的第一名，同时也获得了COCO数据集中目标检测和图像分割的第一名。

ResNet34的训练误差小于Plain34层网络，表明残差系统可以在极深系统中学习。ResNet18的学习效果优于Plain18层网络，表明在较浅网络中，ResNet通过更快收敛简化了优化。

ResNeXt学习笔记创新点 ResNeXt的核心创新在于结合了Inception的multibranch设计，但进行了标准化和统一化，从而避免了Inception网络结构中超参数较多的不利方面。与ResNet、VGG类似，ResNeXt简化了网络结构的设计，并引入了Cardinality这一新的维度概念，以区别于传统的网络深度和宽度。

ResNet论文《Deep Residual Learning for Image Recognition》核心内容总结如下： 研究动机与反常现象问题背景：传统CNN网络在层数加深时，准确率反而下降（如56层网络性能低于20层）。作者认为深层网络理论上应优于浅层网络，但实际训练中因未达到最优解导致性能退化。