关于resnet，网上有大量的文章讲解其原理和思路，简单来说，resnet巧妙地利用了shortcut连接，解决了深度网络中模型退化的问题。
网络结构.png
resnet18&resnet50.jpg
PS：经评论区@字里行间_yan提醒，原始图片中部分描述有歧义，已更正。一般来说，特征图的尺寸变化应表述为上采样和下采样，通道数的变化才是升维和降维。
- 增加了pytorch中的代码解读。
- 修复了图中参数k的标识错误（1x1卷积 k=1）
- 新增SVG文件下载地址链接（虽然文件简单，下载后还请在本文点个赞鼓励下）: 链接: 链接: https://pan.baidu.com/s/183ReRQMJXt2yUkhExnezBA 提取码: kmf2
个人习惯从模型调用开始看，首先看调用
然后是论文中的block
我已经很熟悉resnet，不知道在哪些地方存在阅读问题，所以只在代码中把一些关键的地方注释了，代码可以跟我画的那个图结合起来看，更容易理解。
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容，请联系我们，一经查实，本站将立刻删除。
如需转载请保留出处：https://51itzy.com/kjqy/174374.html