ResNet50 结构

2023-11-13



ResNet有2个基本的block,一个是Identity Block,输入和输出的dimension是一样的,所以可以串联多个;另外一个基本block是Conv Block,输入和输出的dimension是不一样的,所以不能连续串联,它的作用本来就是为了改变feature vector的dimension

因为CNN最后都是要把image一点点的convert成很小但是depth很深的feature map,一般的套路是用统一的比较小的kernel(比如VGG都是用3*3),但是随着网络深度的增加,output的channel也增大(学到的东西越来越复杂),所以有必要在进入Identity Block之前,用Conv Block转换一下维度,这样后面就可以连续接Identity Block


可以看下Conv Block是怎么改变输出维度的




其实就是在shortcut path的地方加上一个conv2D layer(1*1 filter size),然后在main path改变dimension,并与shortcut path对应起来

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