经典卷积神经网络 之 ResNet

最新推荐文章于 2025-05-28 19:29:36 发布
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分类专栏： 深度学习 深度学习入门 文章标签： 深度学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u011574296/article/details/79607650
本文介绍了ResNet的基本概念，包括其发布的时间、目标、主要做法及成就等。ResNet是一种深度残差网络，它解决了深层神经网络训练中梯度消失的问题，并在多个图像识别任务上取得了显著的成绩。

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

ResNet

时间：

2015年

出处：

目的：

做法：

成就：

贡献：

结构

经典卷积神经网络-ResNet
houjingchuan的博客
01-01 1976
残差神经网络(ResNet)是由微软研究院的何恺明、张祥雨、任少卿、孙剑等人提出的。ResNet 在2015 年的ILSVRC（ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge）中取得了冠军。残差神经网络的主要贡献是发现了“退化现象（Degradation）”，并针对退化现象发明了 “快捷连接（Shortcut connection）”，极大的消除了深度过大的神经网络训练困难问题。本文使用Pytorch复现了ResNet-18和ResNet-50。
卷积神经网络——ResNet
zhzhx0318的专栏
09-14 4480
残差网络结构及理解输入为 x ，需要拟合的结果(输出)为 H(x) 。 那么我们把输出差分为 x+y ，也就是 H(x)=x+y，再令 y=F(x) ,意思是 y 也是由 x 拟合而来，那么最后的输出就变为 H(x)=x+F(x)，x 本来就是输入，所以我们就只需要拟合 F(x) 就好了。其实也很明显，通过求偏导我们就能看到： ∂XL∂Xl=∂Xl+F(Xl,Wl,bl)∂Xl=1+∂F(XL,
ResNet-模型架构代码
最新发布
kiki5862的博客
05-28 981
ResNet（Residual Network）由何恺明等人在 2015 年提出，荣获了当年 ImageNet 挑战赛的冠军。其主要创新在于 残差学习（residual learning），通过残差块（residual block）解决了深层网络中梯度消失和退化问题
卷积神经网络-ResNet
weixin_42192254的博客
03-07 398
第一次写博客，算作一份笔记吧，如有不足请指正。 更深层的网络训练不易，ResNet的提出降低了这种压力。ResNet在ImageNet 测试集上达到了3.57%的错误率，并获得了2ISVRC 2015的第一名。 背景知识 研究表明，特征的层次随着堆叠的层数（层深度）增加变得丰富。许多研究开始致力于加深层深度。 随着层深度的重要性的突显，一个问题也被提出：Is learning better net...
卷积神经网络：ResNet
Wei_sx的博客
01-11 2516
ResNet 是一种高效且强大的深度学习模型，通过创新的残差学习机制，成功地训练了极深的神经网络并在多个标准数据集上取得了突破性的成绩。这种架构的成功为以后的卷积神经网络（CNN）设计开辟了新的方向。
经典卷积神经网络模型-合集(AlexNet，VGG16Net，GoogLeNet，ResNet18).zip
01-29
这是一个合集——经典卷积神经网络模型，包含AlexNet，VGG16Net，GoogLeNet，ResNet18等四个主要的经典卷积神经网络的code，也包含注释。所有模型均已调试通过，且已经记录博客。跑的时候，建议使用GPU来跑，否则...
基于卷积神经网络与ResNet的多信号调制类型智能识别及其性能评估
04-05
内容概要：本文探讨了利用卷积神经网络（CNN）和改进的ResNet架构进行多种信号调制类型的自动识别。首先介绍了RadioML数据集中I/Q信号的预处理方法，如将复数信号转换为三维张量以及计算高阶累积量作为特征输入。...
基于卷积神经网络与ResNet的信号调制类型识别分类研究-以RadioML数据集与自定义信号类型的多信噪比下表现分析,卷积神经网络、ResNet、二叉树（高阶累积量、瞬时特征等）对多种信号调制类型做
01-30
基于卷积神经网络与ResNet的信号调制类型识别分类研究——以RadioML数据集与自定义信号类型的多信噪比下表现分析,卷积神经网络、ResNet、二叉树（高阶累积量、瞬时特征等）对多种信号调制类型做识别分类 数据集：...
机器学习-常见卷积神经网络合集 resnet50 vgg16 vgg19 crnn v2 v3
02-26
在计算机视觉与图像识别领域，卷积神经网络（CNN）是目前最有效的深度学习模型之一。本合集涉及的五种卷积神经网络模型，分别是ResNet50、VGG16、VGG19、CRNN以及两个版本的V网络，它们各自以独特的网络架构设计和...
深度学习之卷积神经网络 ResNet
fenglepeng的博客
06-08 2854
Resnet差不多是当前应用最为广泛的CNN特征提取网络。它的提出始于2015年，作者中间有大名鼎鼎的三位人物He-Kaiming, Ren-Shaoqing, Sun-Jian。绝对是华人学者的骄傲啊。 VGG网络试着探寻了一下深度学习网络的深度究竟可以深几许以能持续地提高分类准确率。我们的一般印象当中，深度学习愈是深（复杂，参数多）愈是有着更强的表达能力。凭着这一基本准则CNN分类网络自Alexnet的7层发展到了VGG的16乃至19层，后来更有了Googlenet的22层。可后来我们发现深度CNN网络
经典卷积神经网络——resnet
Lightismore的博客
05-06 1万+
resnet前言一、resnet二、resnet网络结构三、resnet181.导包2.残差模块2.通道数翻倍残差模块3.rensnet18模块4.数据测试5.损失函数，优化器6.加载数据集，数据增强7.训练数据8.保存模型9.加载测试集数据，进行模型测试四、resnet深层对比 前言 随着深度学习的不断发展，从开山之作Alexnet到VGG，网络结构不断优化，但是在VGG网络研究过程中，人们发现随着网络深度的不断提高，准确率却没有得到提高，如图所示： 人们觉得深度学习到此就停止了，不能继续研究了，但是
ResNet卷积神经网络--TensorFlow2
一只AI小白
04-14 552
ResNet卷积神经网络--TensorFlow2结果展示loss和acc曲线计算参数程序 结果展示 acc = 91.96% loss和acc曲线 计算参数 程序 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue Apr 14 2020 @author: jeo13 """ # 导入包 import tensorflow as tf import os ...
现代卷积神经网络（ResNet）
qq_51957239的博客
03-08 3449
残差网络（Residual Network，简称 ResNet）是由微软研究院于 2015 年提出的一种深度卷积神经网络。它的主要特点是在网络中添加了“残差块”（Residual Block），有效地解决了深层网络的梯度消失和梯度爆炸问题，从而使得更深的网络结构可以训练得更好。
TensorFlow实战：Chapter-6（CNN-4-经典卷积神经网络（ResNet）)
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DFan的NoteBook
08-06 1万+
ResNetResNet简介ResNet(Residual Neural Network)由微软研究院的何凯明大神等4人提出，ResNet通过使用Residual Unit成功训练152层神经网络，在ILSCRC2015年比赛中获得3.75%的top-5错误率，获得冠军。ResNet的参数量少，且新增的Residual Unit单元可以极快地加速神经网络的训练，同时模型的准备率也有非常大的提升。本节
【卷积神经网络系列】七、ResNet
traveller的博客
09-20 724
ResNet
卷积神经网络之ResNet(2015)
画心
06-19 3196
文章目录ResNet(2015)前言概要构思深度收敛退化解决相关工作残差表示快捷链接新意差异结构例子总结架构简单网络残差网络实际预处理ImageNet分类CIFAR-10和分析代码 ResNet(2015) 文档存放更新地址：https://github.com/lartpang/ML_markdown 文章书写匆忙，有些使用了网上其他朋友的文字以及图片，但是没有及时复制对应的链接，在此深表...
ResNet卷积神经网络
慕云
10-26 254
ResNet卷积神经网络 1、残差块的实现 import d2lzh.d2lzh as d2l from mxnet import gluon,init,nd from mxnet.gluon import nn class Residual(nn.Block): def __init__(self,num_channels,use_1x1Conv=False,strides=1,**kwargs): super(Residual,self).__init__(**kwargs)
卷积神经网络ResNet模型
01-01
### 卷积神经网络ResNet模型实现与使用 #### 背景介绍 卷积神经网络（CNNs）架构高度依赖于输入数据的性质以及预期输出大小。对于图像或音频序列等不同类型的输入，存在多种常见的卷积神经网络结构，其中包括ResNet[^1]。 #### ResNet简介 ResNet（残差网络），由微软研究院的研究人员提出，在ImageNet竞赛中取得了优异的成绩。该模型通过引入跳跃连接解决了深层网络训练中的梯度消失问题，使得可以构建更深更复杂的网络而不会导致性能下降。 #### 实现ResNet模型 下面是一个简单的基于PyTorch框架下的ResNet模型实现： ```python import torch from torchvision import models class SimpleResNet(torch.nn.Module): def __init__(self, num_classes=1000): super(SimpleResNet, self).__init__() # 使用预定义好的resnet50作为基础特征提取器 resnet = models.resnet50(pretrained=True) # 替换最后一层全连接层以适应新的分类任务 fc_in_features = resnet.fc.in_features resnet.fc = torch.nn.Linear(fc_in_features, num_classes) self.model = resnet def forward(self, x): return self.model(x) if __name__ == "__main__": device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' net = SimpleResNet(num_classes=10).to(device) dummy_input = torch.randn((1, 3, 224, 224)).to(device) output = net(dummy_input) print(output.shape) # 应打印torch.Size([1, 10]) ``` 这段代码展示了如何利用`torchvision.models`库快速搭建一个用于特定类别预测的任务上的简化版ResNet模型，并进行了基本测试。 #### 数据准备 为了能够有效地应用上述创建的ResNet模型来进行时间序列预测或其他视觉识别任务，需要准备好合适的数据集并对其进行适当处理。这通常涉及到将原始图片转换成适合喂入网络的形式——即标准化后的张量形式。此外还需要考虑批量加载机制来提高效率[^3]。
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