2025年resnet模型框架（resnet1）

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第一章 AlexNet网络详解

第二章 VGG网络详解

第三章 GoogLeNet网络详解 

第四章 ResNet网络详解 

第五章 ResNeXt网络详解 

第六章 MobileNetv1网络详解 

第七章 MobileNetv2网络详解 

第八章 MobileNetv3网络详解 

第九章 ShuffleNetv1网络详解 

第十章 ShuffleNetv2网络详解 

第十一章 EfficientNetv1网络详解 

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第十二章 EfficientNetv2网络详解 

第十三章 Transformer注意力机制

第十四章 Vision Transformer网络详解 

第十五章 Swin-Transformer网络详解 

第十六章 ConvNeXt网络详解 

第十七章 RepVGG网络详解 

第十八章 MobileViT网络详解 

文章目录

ResNet网络详解
0. 前言
1. 摘要
2. ResNet网络详解网络架构

1. ResNet_Model.py(pytorch实现）
2. 2.

总结

       更深的神经网络更难训练。我们提出了一个残差学习框架，以便训练比以前使用的网络更深。我们将层明确重组为以层输入为参考的学习残差函数，而不是学习无关的函数。我们提供了全面的实证证据，表明这些残差网络更容易优化，并且可以通过大幅增加深度获得更高的准确性。在ImageNet数据集上，我们评估了深度达152层的残差网络，比VGG网络[40]深8倍，但复杂度仍然较低。这些残差网络的组合在ImageNet测试集上实现3.57%的错误率。这个结果赢得了ILSVRC 2015分类任务的第一名。我们还对具有100和1000层的CIFAR-10进行了分析。表示的深度对于许多视觉识别任务具有重要意义。仅仅由于我们极其深的表示，我们在COCO物体检测数据集上获得了28%的相对改进。深层残差网络是我们提交给ILSVRC和COCO 2015比赛的基础，其中我们还赢得了ImageNet检测、ImageNet定位、COCO检测和COCO分割任务的第一名。

1.本文介绍了一种深度神经网络的学习框架，使得更深层次的网络更容易训练和优化。

2.本文的研究背景是深度神经网络在训练和优化方面的困难。

3.本文的主要论点是，通过引入残差学习框架，可以更轻松地训练和优化深度神经网络，并在多个视觉识别任务中获得更高的准确率。

4.过去的研究主要采用传统的前向传播方法来训练和优化神经网络，但在深度增加时很难解决梯度消失和梯度爆炸的问题。这些方法也容易导致网络过拟合和训练缓慢。

5.本文提出的方法是引入残差学习框架，重定义网络层的学习方式为学习残差函数，从而实现更深层次网络的训练和优化。

6.研究发现，在多个视觉识别任务中，通过残差学习框架训练的深度神经网络可以获得更高的准确率。该方法在2015年的多个比赛中获得了第一名的好成绩。但是，由于本文研究主要关注残差学习框架在视觉识别任务中的应用，因此在其他领域的适用性还需要进一步探讨。

ResNet网络解决了深度神经网络训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题。梯度消失问题是由于当神经网络过深时，反向传播算法中的梯度值会变得非常小，可能会接近于0。这使得神经网络无法更新权重，从而无法继续学习。而梯度爆炸则是相反的问题，即梯度值过大，导致权重更新过快，从而使得网络失去稳定性。 ResNet的创新点是通过引入残差连接（residual connections）解决了梯度消失和梯度爆炸问题。残差连接直接连接了网络中前一层和后一层的输出，使得后一层不仅学习新的特征，还能保留前一层学习到的特征。这种方法使得神经网络的训练变得更加稳定，深度网络也变得更易于训练。此外，ResNet还创新性地使用了1x1卷积来降低特征图的维度，从而减少了模型参数，提高了效率。

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