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文章 2023-01-17 来自：开发者社区

ResNet残差网络Pytorch实现——结合各个残差块

✌ ResNet# 总的残差网络模型 class ResNet(nn.Module): def __init__(self,block,block_num,num_classes=1000,include_top=True): super(ResNet,self).__init__() self.include_top=include_top ...

文章 2023-01-17 来自：开发者社区

ResNet残差网络Pytorch实现——Bottleneck残差块

✌ Bottleneck# 50、101、152层残差块，三个卷积层，1*1，3*3，1*1 class Bottleneck(nn.Module): # 这里对应是4,对应每层中的64，64，256 expansion=4 def __init__(self,in_channel,out_channel,stride=1,downsample=None): ...

文章 2023-01-17 来自：开发者社区

ResNet残差网络Pytorch实现——BasicBlock残差块

✌ BasicBlockclass BasicBlock(nn.Module): # 一层中不同卷积层，卷积核的倍数 # 34层网络是64，64，50层网络是64，64，256 expansion=1 def __init__(self,in_channel,out_channel,stride=1,downsample=None): super(...

文章 2017-10-24 来自：开发者社区

为什么ResNet和DenseNet可以这么深？一文详解残差块为何有助于解决梯度弥散问题。

传统的“提拉米苏”式卷积神经网络模型，都以层叠卷积层的方式提高网络深度，从而提高识别精度。但层叠过多的卷积层会出现一个问题，就是梯度弥散(Vanishing)，backprop无法有效地把梯度更新到前面的网络层，导致前面的层参数无法更新。 而BatchNormalization（BN）、ResNet的skip connection就是为了解决这个问题，BN通过规范化输入数据改变数据分布，在前传过....

为什么ResNet和DenseNet可以这么深？一文详解残差块为何有助于解决梯度弥散问题。

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