19、什么是 Resnet50 神经网络

Resnet50是何凯明提出的深度残差学习网络,用于解决深度神经网络的梯度消失问题。其核心是残差结构,通过短路机制使得信息可以直接传递,允许网络拥有更深的层次。Resnet50在网络结构中包含50层卷积,常作为图像分类任务的骨干网络,并广泛应用于特征提取和AI芯片性能评估。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

这一节实战中,我们构建了一个简单的识别数字的神经网络,这个网络结构之所以简单,一是因为层数少,二是因为结构是顺序的,没有其他分支结构,表示起来大概就像是:conv -> relu -> conv -> relu -> maxpool -> fc 这种,一层连接着一层,我们称这种神经网络为顺序结构的神经网络,也是最简单的一种结构。

现在介绍一个比较复杂但我认为在计算机视觉领域最重要的一个神经网络,Resnet50。后面所有的算法解析、实战以及调优,也都是基于该神经网络来进行的。

什么是 Resnet50 神经网络

Resnet 是何凯明大神在《Deep Residual Learning for Image Recognition》论文中提出的。Resnet50 网络之所以叫这个名字,是因为这个网络的核心思想,就藏在名字里。Res + net + 50,Res 是 Residual (残差)的缩写,50 指的是整个网络中有 50 个卷积层。

其实 Resnet 有很多系列的神经网络,比如Resnet18, Resnet101等,后面跟的数字代表的是神经网络中

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

董董灿是个攻城狮

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值