据我所知，Resnet有一些身份层，他们的任务是创建与该层的输入相同的输出。但是这项工作有什么用呢？像这样添加图层的好处是什么？任何帮助我们都将不胜感激。
浏览 236提问于2019-09-29得票数 0
我使用的是来自ResNet152的PyTorch模型。我想从模型中去掉最后一个FC层。fc层。= nn.Sequential(*list(model.modules())[:-1]) # strips off last linear layermodel =-- --而后面的Conv2D层看起来就像ResNet152的第一层。因此，看起来整个模型(减去fc层)的副本被附加到原始模型
浏览 1提问于2018-09-28得票数 34
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如何计算CNN中的层数？
、、、、
有以下的结构，似乎是54层，而不是18层。 (conv1): Conv2d(3, 64, kernel_size=(7, 7), stride=(2, 2), padding=(3, 3), bias=False)
(bn1
浏览 3提问于2017-04-03得票数 11
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我的问题是关于ResNet的参数。为什么这会导致比VGG更少的参数？我建议是这样的，因为你在已经因为步幅减小的层上执行了更昂贵的操作(更多的过滤器)？这是正确的吗？
浏览 0提问于2021-06-08得票数 3
我试图通过在imagenet数据集上预先训练的Resnet模型来提取图像的特征，因为网络应该给出2048个特征的长度。当我尝试使用TensorFlow时，它给出了相同的特征长度，但当我尝试PyTorch版本时，它给我的长度是1000。from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator else:
print("Spec
浏览 22提问于2021-06-17得票数 1
我想知道为什么resnet50的MaxPool2d层在张力板上可视化时会输出2个张量？resnet50和代码的可视化如下图所示。谢谢!import torchimport torch.nn as nn
model = torchvision.models.resnet50
浏览 0提问于2021-07-14得票数 0
当我致力于实现wide resnet架构时，根据论文wide resnet，我有一个关于N的计算的主要问题 ? 在他们的实现中，我发现N的计算方式为： N = (n - 4) / 6 # n is the number of layers 但我不明白为什么我们要从n中减去4？N是反映包括卷积层在内的一般层的数量，还是仅反映卷积层的数量？
浏览 19提问于2019-02-25得票数 0
如果预先训练过的模型(如Resnet101 )是在ImageNet数据集上训练的，那么我会更改其中的一些层。我还能在不同的ABC数据集上使用预先训练的模型吗？让我们说这是ResNet34模型
它在ImageNet上进行预训练，并保存为ResNet.pt文件。如果我改变了其中的一些层，让我们说我通过在conv4_x中引入一些层(检查图像)来使它更深一些。model =
浏览 3提问于2021-10-04得票数 0
从维基百科的定义出发，指出resent模型在初始训练阶段使用的层次较少。这通过减少消失梯度的影响来加速学习，因为可以传播的层次更少。然后，网络在学习特征空间时逐渐恢复跳过的层。我是这个领域的新手，尝试过使用resent50和resnet18作为玩具示例，但我不确定这些理论部分。有人能帮助回答以下问题或给出学习材料的指导吗？resnet模型如何在学习特征空间时恢复跳过的层？
似乎某些层由于渐变消失的问题而被跳过，但是为什么相邻的
浏览 0提问于2020-04-02得票数 1
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我使用从keras.applications.resnet50导入ResNet50加载了一个resnet模型，现在我想在模型的中间插入一些新的层。上面的链接中描述了一个解决方案，但是ResNet模型的体系结构中也有一些添加层，这就是为什么我会得到以下错误：
ValueError: A merge layer should be called on有什么干净的方法可以在中间插入新的层
浏览 0提问于2018-02-22得票数 1
我正在用ResNet50模型进行微调，以便使用数据拼凑来进行人脸识别，但观察到模型的精度在提高，但从一开始就没有提高验证的准确性，我没有搞错哪里，请检查我的代码。import osfrom keras.applications import ResNet50
from keras.modelskeras.layers import Dense, Flatten, GlobalAveragePool
浏览 3提问于2018-10-28得票数 4
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X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, random_state=42)
resnet_model= ResNet50(input_shape=(200, 200, 3), weights='imagenet', include_top=False)
features_array = resnet_model.predictGridSearchCV(model, param_grid)
浏览 0提问于2018-06-16得票数 0
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我正在尝试创建一个ResNet50模型，使用Keras来预测猫对狗。我决定只使用1000点的数据子集，使用700-150-150的列车验证-测试分割。(我知道它很小，但这是我的电脑能处理的。)我使用resnet</e
浏览 0提问于2019-05-31得票数 1
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BatchNormalizationLayer被认为是神经网络中的一个层吗？例如，如果我们说Resnet50有50个层，这是否意味着其中一些层可能是批规范化层？在Keras中构建模型时，我认为它是额外的，类似于退出层或添加“激活层”。但BatchNormalization有可训练的参数所以..。我很困惑
浏览 1提问于2020-12-05得票数 2
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我在互联网上看到了许多关于如何微调VGG16和InceptionV3的例子。例如，一些人会在微调VGG16时将前25层设置为冻结。对于InceptionV3，头172个层将被冻结。但是resnet呢？当我们进行微调时，我们将冻结一些基本模型的层，如下所示：
base_model = ResNet50(实际上，当我<em
浏览 6提问于2017-10-11得票数 2
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因为我们知道卷积层的计算成本很高，所以我想计算一次卷积层的输出，并使用它们来训练我的Resnet的完全连接层，以加快过程。在VGG模型的情况下，我们可以如下计算第一卷积部分的输出 x = model_vgg.features(inputs) 但是，如何从Resnet中提取特征呢？ 提前感谢
浏览 14提问于2020-04-11得票数 0
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我正在研究图像嵌入，并想知道为什么翻转图像会改变输出。("cuda") if torch.cuda.is_available() else torch.device("cpu")
model.fc = nn.Identity()model.eval()
x = torch.randn(20, 3, 128, 128).to，最重要的是有一个AdaptiveAvera
浏览 2提问于2020-10-09得票数 0
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我正在尝试在Keras中进行迁移学习。我设置了一个ResNet50网络，用一些额外的层设置为不可训练：model = Sequential()model.summary()
然后，我
浏览 1提问于2019-04-06得票数 1
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在这个pytorch代码示例中，它们将下行示例定义为第44行中的变量。第58行使用它作为函数。作为CNN的观点和python代码的观点，这个下样例是如何工作的。self.downsample = downsample identity= self.conv2(out)
if self.downsample is not No
浏览 0提问于2019-04-15得票数 8
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所以我看到很多机器学习模型的名字后面都有一个ID，比如resnet101，resnet152，densenet201等等。这些数字101，152和201到底是什么意思？那它是怎么决定的？
浏览 0提问于2020-03-03得票数 1
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