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最新推荐文章于 2025-06-05 16:31:27 发布
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jinggegebuaa
关注
【PyTorch项目实战】之ResNet系列：resnet18、resnet34、resnet50、resnet101、resnet152
shinuone的博客
04-22 5601
ResNet (Residual Network) ：是一种深度卷积神经网络（CNN）架构，其核心思想是引入残差学习（Residual Learning）机制，通过跳跃连接（skip connections）来解决深层网络训练中的退化问题。
ResNet修剪：应用于ResNet20的过滤器级别修剪方法的实现
02-10
ResNet20修剪 ResNet20到CIFAR-10，以及такжереализацибазов的前身。Данныйрепозиторийсодержиткоддляобучениямодели。 筛选器级别的修剪'аизследующихдвухшагов： Длякаждогосверточногослоякластеризуетсянаборсверенод Каждаяисходнаясверткавопределенномслоезаменяетсякластера，ккоторомуонабылао реализациикодимоделейвспомогательныхметодовнаходитсявфайлах resnet.py ， prune_model.py и train_utils.py ， pruning_utils.py соответствен
resnet 25 训练人脸识别
keyanxiaocaicai的专栏
04-10 4549
清明的时候跑resnet 25 在人脸识别任务上. 因为batchsize 由之前的80 变到现在的400.我的理解是程序要比在原来的基础上收敛比较快。但是并不然。一直等到上周五还没有收敛。训练到7W次左右还没有收敛。 A.bachsize 为400 lr 为0.001 后来担心是我新改的caffe-cudnn 有问题。所以就用resnet-cifar10-caffe-master 测试一下
深度学习之模型压缩三驾马车：基于ResNet18的模型剪枝实战（1）
最新发布
ak47maker的博客
06-05 1414
本文探讨了深度学习模型剪枝的必要性与实现方法，针对移动端设备资源受限问题，提出基于PyTorch的结构化通道剪枝方案。以ResNet18在CIFAR-10任务为例，详细阐述了6步流程：环境初始化、原始模型训练、卷积层剪枝（通过L2范数评估通道重要性）、剪枝后结构调整（BN层和残差连接适配）、模型微调及效果评估。重点展示了如何计算通道重要性、生成剪枝掩码、替换卷积层，并解决剪枝引发的后续层通道匹配问题。该方法能在保持模型性能的同时显著减小模型规模，为移动端部署提供有效解决方案。
pytorch Resnet50分类模型剪枝
qq_38109843的博客
07-29 7116
Resnet50 网络结构：https://www.jianshu.com/p/993c03c22d52 剪枝方式 1.基于network-slimming论文的方法：pytorch版代码：https://github.com/Eric-mingjie/network-slimming 思路：去掉downsample里面的BN层，为了方便采用Resnetv2的结构：BN-Conv-ReLU，在每一个bottleneck的第一个BN后自定义一个通道选择层（全1层），训练过程中不影响，剪枝时先生成BN的通道ma
ResNet 调制识别+Network 剪枝
weixin_45424997的博客
09-28 3513
基于ResNet 的调制方式识别，并应用网络剪枝技术给模型瘦身的Keras实现。参考论文 1.Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming 2.Over the Air Deep Learning Based Radio Signal Classification 调制识别网络结构： 训练数据：RML2016.10a.tar.bz2 输入数据维度为（100000,128,2）,长度为128点的调制信号，分为I/Q两路。
prune resnet18
乾巽的博客
12-07 1790
最近在学习模型压缩中的剪枝，但是对于怎么实现剪枝不太了解，于是查找了别人的代码，并在过程中加入自己的注释理解 这次学习的是在resnet18训练好的cifar-10 下进行的剪枝 代码源于 https://github.com/kentaroy47/Deep-Compression.Pytorch 以下是prune模块 # -*- coding: utf-8 -*- '''Deep Compre...
深度学习实例-图像语义分割所需的文件resnet50-25c4b509.pth
10-24
深度学习实例-图像语义分割所需的文件resnet50-25c4b509.pth
fb.resnet.torch-master.zip_ResNet_ResNet深度学习_facebook_torch resn
09-20
ResNet（残差网络）是由微软研究院的研究人员何凯明、尹启融、陈欣刚等人在2015年提出的深度学习模型，它解决了深度神经网络在训练过程中容易遇到的梯度消失或爆炸的问题。在ResNet模型中，通过引入“残差块”这一...
resnet各种预训练模型
11-09
ResNet（残差网络）是深度学习领域中一种非常重要的卷积神经网络（CNN）架构，由Kaiming He、Xiangyu Zhang、Sergey Izmailov和Yuan Sun在2015年提出。这个模型的主要贡献在于解决了深度神经网络在训练过程中容易...
人工智能-项目实践-迁移学习-基于resnet18的迁移学习分类网络，用于给bee和ant二分类.zip
12-15
把25轮次中的最优模型参数保存下来best_model_wts = copy.deepcopy(my_resnet18.state_dict()) 最终模型读取最优参数my_resnet18.load_state_dict(best_model_wts) 注意 多卡运行可以平均使用每张卡，但是卡之
pytorch模型剪枝
07-17
在cifar数据集上做图像分类的训练，并以此演示怎样进行模型剪枝，pytorch版本必须大于1.4.0
神经网络剪枝论文精读（一）《Pruning Filters for Efficient ConvNets》（结构化剪枝//l1范数//层内评估//权重依赖）
qq_58309705的博客
09-15 1551
主要提出该文章使用结构化剪枝方法，在之前研究中基于权重的剪枝方法（非结构化）虽然大幅减少了全连接层中的参数量，但是由于在剪枝后形成了不规则的稀疏化网络，没办法减少卷积层的计算量。而该文中提到的卷积核剪枝（结构化），将某些卷积核整个的从卷积层中移除，可以在不添加额外的线性运算库的条件下，有效的减少模型推理计算量。VGG-16以及ResNet-110在CIFAR-10上都看到显著效果：VGG-16：推理加速34% ResNet-110：推理加速38% 在微调后都达到接近原模型的正确率。
经典网络通道剪枝总结
qq_38109843的博客
08-10 5018
resnet18 resnet50 resnet18v2 senet（resnet18） resnext50 mobilenetv2 shufflenetv2 xception darknet53 densenet121
网络压缩-2，剪枝，3、量化，4、降低数据数值范围 ，5、迁移学习
J_Boom的博客
02-26 2410
2，剪枝(pruning) 在训练结束后，可以将一些不重要的神经元连接 非结构化剪枝Pruning，结构化剪枝Filter Pruning，梯度Pruning等方法 (可用权重数值大小衡量配合损失函数中的稀疏约束)或整个滤波器去除， 之后进行若干轮微调。实际运行中，神经元连接级别的剪枝会 使结果变得稀疏， 不利于缓存优化和内存访问，有的需要专门设计配套的运行库。 相比之下，滤波器级别的剪枝可直接...
深度学习算法优化系列八 | VGG，ResNet，DenseNe模型剪枝代码实战
I good vegetable a!
01-08 5927
前言 具体原理已经讲过了，见上回的推文。深度学习算法优化系列七 | ICCV 2017的一篇模型剪枝论文，也是2019年众多开源剪枝项目的理论基础 。这篇文章是从源码实战的角度来解释模型剪枝，源码来自：https://github.com/Eric-mingjie/network-slimming 。我这里主要是结合源码来分析每个模型的具体剪枝过程，希望能给你剪枝自己的模型一些启发。 稀疏训练 论...
初入神经网络剪枝量化2（大白话）
weixin_42638415的博客
10-26 834
一Filter Pruning via Geometric Median for Deep Convolutional Networks Acceleration 论文链接：https://arxiv.org/pdf/1811.00250.pdf 这篇论文，首先就是说现在一些基于权重的剪枝，基于通道的剪枝的一些算法，简单介绍。 之后，提出了现在广泛使用的基于范式准则的剪枝方法的先决条件：（个人认为非常准确） 1. 范式的标准差...
模型剪枝方法：通过网络瘦身学习高效的卷积网络
ManiacLook的博客
12-14 5166
​ 深度卷积神经网络 (CNN) 在许多实际应用中的部署在很大程度上受到其高计算成本的阻碍。在本文中，我们为CNN提出了一种新颖的学习方案，以同时1) 减小模型大小；2) 减少运行时内存占用；3) 在不影响准确性的情况下，减少计算操作的次数。这是通过以一种简单但有效的方式在网络中实施通道级稀疏性来实现的。与许多现有方法不同，所提出的方法直接适用于现代CNN架构，将训练过程的开销降至最低，并且不需要为生成的模型使用特殊的软件/硬件加速器。我们称我们的方法为网络瘦身。
resNet
03-08
<think>好的，用户想了解ResNet深度学习模型的架构和实现方法。首先，我需要回忆ResNet的核心思想，也就是残差学习。ResNet通过引入残差块来解决深层网络中的梯度消失问题，这一点很重要。用户可能已经知道传统深层网络训练困难，所以需要解释残差块的结构，尤其是跳跃连接的作用。 接下来，用户提到实现，可能需要具体的代码示例。我需要考虑使用哪个框架，比如PyTorch或TensorFlow。这里示例用了PyTorch，所以得确保代码正确，并且有注释说明每个部分的功能。同时，要提到预训练模型的应用，比如在ImageNet上的预训练模型，方便用户进行迁移学习，这部分可以参考用户提供的引用[1]和[2]。 用户提供的引用[2]中提到了bottleneck结构，这是ResNet-50及更深层模型的关键点。需要解释1x1、3x3、1x1的卷积层如何减少计算量，同时保持模型性能。还要强调恒等映射的重要性，避免增加计算复杂度，这点在引用[2]里有详细说明，需要正确引用。 另外，用户可能对如何应用ResNet到自己的任务感兴趣，比如图像分类。需要提到使用预训练模型进行微调，以及数据增强等技术。这部分可以结合引用[1]中的迁移学习方法，说明下载预训练模型并调整最后一层全连接层。 最后，生成相关问题时要覆盖架构细节、优势、应用场景和实现中的挑战，帮助用户进一步探索。确保问题有针对性，比如梯度消失问题、bottleneck设计、迁移学习应用等，参考用户提供的示例问题结构。</think># ResNet深度学习模型架构与实现 ## 一、核心架构 ResNet（残差网络）通过引入残差学习机制解决了深度神经网络退化问题，其核心创新是$F(x) = H(x) - x$的残差映射公式。基础构建单元包含： 1. **残差块**：由两个3×3卷积层构成，通过跳跃连接实现恒等映射 2. **Bottleneck结构**（用于深层网络）： - 1×1卷积层（降维） - 3×3卷积层（特征提取） - 1×1卷积层（升维） $$ \text{计算量减少为原来的} \frac{1}{4} \text{（相比直接3×3卷积）} $$ ![ResNet架构图示例](https://example.com/resnet-arch.png)[^2] ## 二、关键实现要素 ```python import torch import torch.nn as nn class BasicBlock(nn.Module): expansion = 1 def __init__(self, in_channels, out_channels, stride=1): super().__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, 3, stride=stride, padding=1) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(out_channels) self.conv2 = nn.Conv2d(out_channels, out_channels, 3, padding=1) self.bn2 = nn.BatchNorm2d(out_channels) # 跳跃连接 self.shortcut = nn.Sequential() if stride != 1 or in_channels != self.expansion*out_channels: self.shortcut = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels, self.expansion*out_channels, 1, stride=stride), nn.BatchNorm2d(self.expansion*out_channels) ) def forward(self, x): out = torch.relu(self.bn1(self.conv1(x))) out = self.bn2(self.conv2(out)) out += self.shortcut(x) return torch.relu(out) ``` ## 三、应用实践建议 1. **预训练模型使用**（参考引用[1]）： ```python from torchvision import models model = models.resnet50(pretrained=True) # 加载ImageNet预训练模型 # 修改最后一层适应新任务 model.fc = nn.Linear(2048, num_classes) ``` 2. **训练技巧**： - 使用SGD优化器（动量0.9） - 初始学习率0.1，每30个epoch衰减10倍 - 数据增强：随机裁剪、水平翻转、颜色抖动 ## 四、性能优势 | 网络深度 | Top-5错误率 | 参数量 | |---------|------------|-------| | ResNet-34 | 7.3% | 21M | | ResNet-50 | 6.7% | 25M | | ResNet-152| 5.3% | 60M | 这种设计使得网络深度可达1000层仍保持良好性能[^2]。
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