resnet50网络结构代码(resnet200网络结构)

resnet50网络结构代码(resnet200网络结构)网络结构及分析 如上图 InceptionNet 是由一个卷积层 四个 Inception 结构块 所有通道进行平均池化的池化层 Dense 层组成 四个 Inception 结构块的上面两个组成一个 block 下面两个组成一个 block block 中的第一个 Inception 结构块卷积步长是 2 第二个 Inception 结构块卷积步长是 1Inception 结构块的结构

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网络结构及分析:

ResNet网络结构改进附加代码_tensorflow
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ResNet网络结构改进附加代码_tensorflow_02

ResNet网络结构改进附加代码_tensorflow_03

所以可将CBA操作封装到一个类ConvBNRelu中:

有了ConvBNRelu,可以方便的搭建出Inception结构块:

有了Inception结构块,便可以搭建出InceptionNet了:

将以上三块代码合起来即是InceptionNet的网络结构
如果GPU性能较好,可以把batch_size从32改为128,512,1024等,增加一次性喂入神经网络的数据,以增加运算速度

整体代码:

以下以cifar10数据集为例进行演示
(cifar10数据集有5万张32*32像素点的彩色图片,用于训练
有1万张32*32像素点的彩色图片,用于测试)

小讯
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