深度学习中的图片分类:ResNet 模型详解及代码实现

深度学习中的图片分类:ResNet 模型详解及代码实现

图片分类是计算机视觉中的一个经典任务,近年来随着深度学习的发展,这一领域涌现了许多强大的模型。其中,ResNet(Residual Network) 因其解决了深度神经网络训练困难的问题而备受关注。本文将介绍 ResNet 模型的基本原理,并通过代码实现一个简单的 ResNet,用于图片分类任务。


1. ResNet 的核心思想

传统深层神经网络在网络深度增加时,往往会遇到梯度消失或梯度爆炸的问题,导致模型难以收敛甚至性能下降。ResNet 提出的 残差结构 通过引入 跳跃连接(skip connection),有效缓解了这些问题。

残差块(Residual Block) 的公式如下:

[
y = F(x, {W_i}) + x
]

其中:

  • (x) 是输入,
  • (F(x, {W_i})) 是卷积操作后的输出,
  • (x + F(x, {W_i})) 是残差结构的输出。

这种结构允许网络直接学习输入与输出之间的残差,从而加速收敛并提高分类性能。


2. ResNet 的结构

ResNet 的设计包括多个残差块,每个块通常包含:

  • 两个 3x3 的卷积层,
  • 一个批量归一化层(Batch Normalization),
  • 一个激活函数(ReLU),
  • 跳跃连接。

经典的 ResNet 模型包括 ResNet-18、ResNet-34、ResNet-50 等,它们的主要区别在于网络深度和残差块的数量。


3. 使用 ResNet 进行图片分类:代码实现

以下是一个基于 PyTorch 的简单 ResNet 实现,用于 CIFAR-10 数据集的图片分类任务。

代码实现
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms# 定义残差块
class ResidualBlock(nn.Module):def __init__(self, in_channels, out_channels, stride=1, downsample=None):super(ResidualBlock, self).__init__()self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=stride, padding=1, bias=False)self.bn1 = nn.BatchNorm2d(out_channels)self.relu = nn.ReLU(inplace=True)self.conv2 = nn.Conv2d(out_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)self.bn2 = nn.BatchNorm2d(out_channels)self.downsample = downsampledef forward(self, x):

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