神经网络训练（二）:基于残差连接的图片分类网络(进阶篇②)

时间：2024-08-03 16:25:13浏览次数：9

日常·唠嗑

昨天写完了神经网络训练（二）:基于残差连接的图片分类网络(进阶篇①)，进行了概述及理论介绍，本篇继续写第三章，在传统ResNet18的基础上进行优化，对代码训练进行实际分析验证。

3 基于ResNet18的优化

原始的ResNet18模型在不使用预训练权重的情况下，很难在10分钟内达到我们的需求。在测试过程中，我们发现仅通过调整模型的超参数是不可能获得更好的结果的，因此我们针对我们的数据集进行优化改进。

3.1 初步构思

考虑到CIFAR10数据集的图片尺寸太小，ResNet18网络的7x7降采样卷积和池化操作容易丢失一部分信息，所以在实验中我们将7x7的降采样层和最大池化层去掉，替换为一个3x3的降采样卷积，同时减小该卷积层的步长和填充大小，这样可以尽可能保留原始图像的信息。对比原ResNet18模型，首层改成3x3的，步长和padding都要一并改成1，删掉最大池化层，最后一个全连接层输出改成10。此外，我们没有使用ResNet中的maxpool操作，而是直接在每个layer block中使用stride=2来进行下采样。
构建模型：

在这里插入图片描述

Fig4.模型构建

在这里插入图片描述

Fig5. 基于ResNet18 基础版的性能

Precision	Loss
69.40%	0.732

在这里插入图片描述

Fig6. 基于ResNet18的性能

Precision	Loss
77.62%	0.342

标签：ResNet18,采样,基于,卷积,模型,残差,进阶篇,神经网络,3.1
From： https://blog.csdn.net/weixin_46423500/article/details/140802832

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