ResNet网络架构

原创 已于 2024-01-25 19:58:35 修改 · 795 阅读 · 9 ·
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#深度学习 #人工智能

于 2024-01-11 22:16:19 首次发布
本文探讨了ResNet架构（包括Res18、Res34等变体）在CIFAR-10和ImageNet数据集上的训练和测试误差趋势，以及与普通网络的对比。ResNet通过残差连接减少了训练难度，且在ImageNet验证上展示了优于传统网络的性能。文中还提及了目标检测任务的mAP指标。

resnet架构：

Res18，Res34，Res50，Res101，Res152

图1所示。CIFAR-10在20层和56层“普通”网络上的训练误差(左)和测试误差(右)。网络越深，训练误差越大，测试误差也越大。ImageNet上的类似现象如图4所示。

图4。ImageNet的培训。细曲线表示训练误差，粗曲线表示中心作物的验证误差。左图:18层和34层的平面网络。右图:18层和34层的ResNets。在该图中，与普通网络相比，残差网络没有额外的参数。

表2。ImageNet验证的前1名错误(%，10次裁剪测试)。

与普通版本相比，这里的resnet没有额外的参数。训练过程如图4所示。

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