神经网络：ResNet 论文学习总结（二）-- 模型微调

最新推荐文章于 2025-06-04 08:28:43 发布
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分类专栏： 深度学习 文章标签： ResNet
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/JACK_YOUNG007/article/details/89344712
本文探讨了ResNet网络的模型微调，包括推迟下采样、拆解大核卷积以及用平均池化替代1x1卷积做下采样的改进。这些改进提高了ResNet-50-D的准确率，尽管运算量增加了13%，但实测速度仅下降3%，这得益于1x1卷积的高效计算。

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引言

本片博客是对ResNet 网络模型的微调，论文链接，讲解链接。原始的ResNet结构在细节之处还有微调优化的空间，在论文《Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks》中，作者从高效训练、模型微调、训练技巧三个方面给出了一些实践技巧。本文只讲模型微调部分，感兴趣可以继续阅读论文或阅读讲解链接的文章。

ResNet 网络结构的核心在于运用了 shortcut (原文称为 skip connection) 技术使得深层网络也能够被有效训练，具体细节可以参看上一篇博客 神经网络：ResNet 论文学习总结（一） 

改进一：推迟下采样

该改进方法最初是在 Torch 上提出的，目前这一改进已经被广泛地应用。首先观察原始模型的下采样模块：

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从零开始大模型开发与微调：ResNet网络的实现
AI天才研究院
07-04 1081
随着大数据集和高性能计算资源的增加，深度学习领域迎来了一场革命。其中，卷积神经网络（CNN）因其在图像识别和分类任务上的卓越表现而受到广泛关注。然而，随着网络层数的增加，训练难度也随之上升，出现了梯度消失或梯度爆炸的问题，阻碍了深层网络的发展。为了解决这个问题，提出了残差网络（ResNet）这一架构，它通过引入跳跃连接（skip connections）来帮助网络学习更深层次的表征。ResNet算法的核心在于引入了跳跃连接，允许网络学习输入和输出之间的残差映射，从而简化了学习过程。
从零开始大模型开发与微调：ResNet实战
AI天才研究院
06-21 729
从零开始大模型开发与微调：ResNet实战 1.背景介绍 在深度学习领域，卷积神经网络（CNN）已经成为图像识别和分类任务的主力军。然而，随着网络层数的增加，传统的CNN架构面临着梯度消失和梯度爆炸的问题。为了解决这些问题，何凯明等人在2015年提出了残差网络（ResNet），其通
使用TensorFlow和Keras对以ResNet50模型进行微调
heeheeai的博客
06-08 1579
以下是使用ResNet50进行微调以识别特定的新东西的代码演示。将使用TensorFlow和Keras进行这个任务。数据集下载地址，解压到工程里面去： 原始代码：​ ``` 解析 安装必要的库： 导入库： 加载ResNet50模型，并去掉顶层： 添加自定义顶层： 冻结base_model的所有卷积层： 编译模型： 准备数据： 假设数据存储在和中，并且每个类有一个文件夹。 训练模型： 解冻部分或全部的卷积层并继续训练： 在这段代码中，“添加自定义顶层”是指在预训练的R
微调神经网络
白雪
07-28 1914
什么是fine-tuning? 在实践中，由于数据集不够大，很少有人从头开始训练网络。常见的做法是使用预训练的网络（例如在ImageNet上训练的分类1000类的网络）来重新fine-tuning（也叫微调），或者当做特征提取器。 以下是常见的两类迁移学习场景： 卷积网络当做特征提取器。使用在ImageNet上预训练的网络，去掉最后的全连接层，剩余部分当做特征提取器（例如AlexNet在最后分类器前，是4096维的特征向量）。这样提取的特征叫做CNN codes。得到这样的特征后，可以使用线性分类
深度迁移学习实战教程：基于ResNet-50的微调与领域自适应方法
gitblog_00486的博客
06-03 309
深度迁移学习实战教程：基于ResNet-50的微调与领域自适应方法 前言 深度迁移学习是当前机器学习领域的重要研究方向，它能够将在一个领域（源领域）学习到的知识迁移到另一个相关但不同的领域（目标领域）。本文将基于经典的ResNet-50网络，通过实际代码演示两种最常用的迁移学习方法：微调（Finetune）和领域自适应（Domain Adaptation）。 环境准备 首先需要确保已安装必要的Py...
resnet预训练模型以及微调
qq_45675231的博客
04-02 2846
只有分类器训练好了（就是Linear层），才能微调卷积基，不然刚开始训练误差很大，微调之前的卷积层学到的东西会被破坏。共同训练新添加的分类器和部分或者全部卷积层，这允许我们微调基础模型中的高阶特征表示，一是他们与特定任务相关。#训练函数fit 必须要指定 model.train，model.eval Resnet中有BN层。4. 解冻卷积基的一部分也可以解冻全部（一般解冻靠近输出部分的卷积基）"""使用Resnet模型预训练模型+微调"""#微调的时候学习速率要更小一些。#替换掉了全链接层 是可训练。
ResNet、VGG等CNN算法微调（迁移学习）
qq_37925923的博客
10-17 1391
迁移学习
利用 Resnet50 微调图像分类模型，完成宠物数据集的识别，附源代码。。
AI与算法都要通俗易懂
03-18 586
微调其实很简单，就是用一个已经预训练过的模型(预训练模型)，稍微调整一下模型中某些层的权值，使其可以在新的任务上表现的更好。ResNet 本身是一个深度卷积神经网络模型，这个模型在 ImageNet 数据集（包含 1000 种物品）上已经训练过了。所以，我们可以认为，这个模型已经学会了图像识别的基础技能，比如怎么识别图像的边缘、颜色和形状等。如果我们想用它来进一步识别宠物，其实不用从零开始训练，在这个预训练模型的基础上进行微调，才是一个更好地选择。
计算机视觉：少样本学习（Few-Shot Learning）在视觉中的应用
最新发布
优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
06-04 4万+
计算机视觉：少样本学习（Few-Shot Learning）在视觉中的应用 ，人工智能，计算机视觉，大模型，AI，少样本学习（Few-Shot Learning, FSL）应运而生，其目标是利用极少量的标注样本训练模型，使模型能够对新的样本进行准确分类或预测。这一技术模拟人类从少量示例中快速学习并泛化到新情况的能力，为解决数据稀缺问题提供了有效的途径，在计算机视觉领域展现出巨大的潜力和应用价值。
ResNet进行改进微调（一）
微信号：Custom-Software
04-20 1万+
引言 本片博客是对ResNet 网络模型的微调，论文链接，讲解链接。原始的ResNet结构在细节之处还有微调优化的空间，在论文《Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks》中，作者从高效训练、模型微调、训练技巧三个方面给出了一些实践技巧。本文只讲模型微调部分，感兴趣可以继续阅读论文或阅读讲解链接的...
深度学习：迁移学习
纸上得来终觉浅
09-27 6772
迁移学习
keras_resnet_50_finetune.py例子
01-28
官方例子，深度学习专用，机器学习专用，代码简单，一看就会(keras resnet 50 finetune)
pytorch resnet 101 模型参数数据
12-29
pytorch resnet 101 模型参数数据 pytorch resnet 101 模型参数数据 pytorch resnet 101 模型参数数据 pytorch resnet 101 模型参数数据 pytorch resnet 101 模型参数数据
一文手撕ResNet50微调
qq_43448134的博客
11-15 952
从零开始手撕ResNet50模型微调，重写datasets
ResNet50学习笔记
weixin_45739060的博客
11-16 610
1.残差的思想都是去掉相同的主体部分，从而突出微小的变化 2.Batch Normalization 3.关于padding = same解释：http://blog.sina.com.cn/s/blog_53dd83fd0102x356.html 4.resnet网络结构
Resnet学习总结
ssyy5233225的博客
06-11 995
1、简介： ResNet在2015年被提出，在ImageNet比赛classification任务上获得第一名，因为它“简单与实用”并存，之后很多方法都建立在ResNet50或者ResNet101的基础上完成的，检测，分割，识别等领域都纷纷使用ResNet，Alpha zero也使用了ResNet，所以可见ResNet确实很好用。 2、深度网络的好处 （1）特征的“等级”随着网络深度的增加而变高 ...
神经网络基础
一碗菜粥的博客
04-04 745
数据挖掘课程刚刚讲完人工神经网络ANN然后介绍了一些相关的概念 为了训练得到神经网络参数w b 而使用的梯度下降啊 反向传播啊 看着ppt 听着老师讲课 然后就… 没听懂 咳咳 所以 逛逛优快云巩固下神经网络基础 学习下反向传播吧 参考了几篇文章 [Mechine Learning & Algorithm] 神经网络基础 一文弄懂神经网络中的反向传播法——BackPropagation python 反向传播算法的入门教程的简单代码实现 文章目录1.神经网络基础引入M-P神经元模型感知机和神
从零开始大模型开发与微调：ResNet残差模块的实现
AI架构师小马
05-17 441
1. 背景介绍 当我们谈论深度学习或者卷积神经网络的时候，我们经常会提到一个名字：ResNet。这是一个在计算机视觉领域具有里程碑式意义的神经网络模型，它在2015年的ImageNet比赛中大放异彩，并在接下来的几年内持续改写了深度学习的历史。在本文中，我们将深入探讨这个神经网络模型的核心组成部分——残差模块。
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