pytorch 实现resnet模型 细节讲解

Resnet50的细节讲解 残差神经网络 (ResNet)也是需要掌握的模型,需要自己手动实现理解细节。本文就是对代码的细节讲解,话不多说,开始了。 首先你需要了解它的结构,本文以resnet50围绕讲解,网络的输入照片大小是224×224的经过conv1,conv2,conv3,conv4,conv5最后在平均池化,全连接层。由于中间有重复利用的模块,所以我们需要将它们写成一个类,用来重复调用即可。 Resnet之所以能够训练那么深的原因就是它的结构,在不断向后训练的过程中依旧保留浅层特征,我个人的理解,正常情况下经过一次又一次的卷积,浅层的特征逐渐消失,然而Resnet在向后训练的过程中