resnet18和resnet50的大致区别

最新推荐文章于 2025-01-02 15:04:52 发布
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本文详细比较了ResNet50与ResNet18两种深度学习网络的架构差异，重点分析了网络深度及卷积核(kernel)的选择不同。ResNet50采用1*1，3*3，1*1的卷积核排列，而ResNet18则使用1*1，1*1的卷积核。这些差异对于理解模型复杂度及性能有着关键影响。

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二者除了网络深度的不同，还有就是kernel的选择不一样

resnet50:  右侧的卷积核的排序是1*1 ，3*3，1*1

res18的kernrel  右侧的kernel  1*1，1*1

ResNet不同层数架构的深度解析
浩瀚之水的专栏
06-05 487
ResNet家族包含多个不同深度和模块设计的变体，在计算效率与模型性能间取得平衡。浅层网络（如18/34层）采用BasicBlock模块，计算密集但参数效率低；深层网络（50层以上）使用Bottleneck模块，通过通道压缩策略降低计算量。
Resnet18、Resnet50 网络
haiyanyanya的博客
04-06 1587
参考： ​​​​​​​cc​​​​​​​Resnet-18网络图示理解_G果的博客-优快云博客_resnet18
Resnet50 验证集的准确率很低
weixin_45974478的博客
03-08 6948
在进行图像分类时使用到了Resnet50深度学习网络框架。但在训练时，发现其验证集的准确率很低。应该是发生了过拟合。 然后增加epoch或者调节参数效果都微乎其微。 上网搜到以下几种方法：（还未试验） 1.不仅在model.fit（）函数中shuffle=True，还要： (28条消息) 训练模型的准确率很高，但是验证集准确率特别低_bi_diu1368的专栏-优快云博客_训练集准确率高,测试集准确率低 2.增加验证集比率。因为这里我训练集大概占比8：1，似乎不是很合理。 3.bn层.
pytorch-resnet18和resnet50官方预训练模型
08-22
pytroch官网提供的预训练模型：resnet18：resnet18-5c106cde.pth和resnet50：resnet50-19c8e357.pth（两个文件打包在一起）
为什么在有一些分类任务中，resnet50的准确率不如resnet18
githubcurry
09-02 3716
更深的网络通常有更强的表达能力，可以捕捉到更复杂的特征和模式，这在一些复杂的任务上可能会表现得更好。但同时，更多的参数也增加了过拟合的风险。较小的ResNet18在某些数据集上可能表现得更好，因为它具有适量的参数来处理任务的特征，并且更不容易过拟合。而在更大的数据集上，ResNet50可能由于其更强大的表达能力和更多的参数而获得更好的准确率。在分类任务中，ResNet50和ResNet18是两种不同的卷积神经网络模型，它们的网络结构和参数量不同，因此可能导致它们在准确率上的表现有所差异。
resnet18与resnet50
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（26）到处都可能用到的基础网络resnet18和resnet50
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dd
resnet18-5c106cde.pth
01-08
描述中的"resnet18-5c106cde.pth"与标题相同，通常这表示这个.pth文件是ResNet18模型在特定任务上训练得到的权重和参数的保存。在深度学习中，预训练模型可以作为基础模型，用于迁移学习，即在新的、类似的任务上...
浅尝ResNet18模型
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ResNet-50算法实战与解析
努力学习的大小宝
08-28 1917
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tensorflow版resnet代码(18,50,101,152)
11-19
tensorflow版本的resnet代码，以最简化的方式构建。可以适用于各种网络的结构的变形，另外提供预训练tensorflow版本的预训练权重，由于上传文件限制，下载好代码之后：https://pan.baidu.com/s/1Kuvad3P9gn39vyONL2glZg 这里下载各个层数的预训练模型
py-R-FCN的ResNet50和ResNet101预训练模型
02-21
就是两个预训练模型，分别是ResNet-50的和ResNet-101的预训练模型。直接下载解压就行了。对了，是原版的RFCN哦，就是Caffe+Python的，不是tensorflow的model。
长文解析Resnet50的算法原理
AI与算法都要通俗易懂
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长文通俗的解析resnet50的全部算法。
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ResNet结构图（ResNet18、ResNet50）
Drug discovery
09-09 9146
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qq_51409113的博客
01-02 6240
各类神经网络学习系列第一章：ResNet18、34、50的详细说明和代码展示
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得克特
03-26 2万+
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