【Anomaly Detection论文阅读记录】Resnet网络与WideResNet网络

Resnet 网络

网络结构:(层数计算不包括max pool、average pool、softmax等操作)

层数计算(以Resnet-18为例子):

conv1+conv2_x+conv3_x+conv4_x+conv5_x+fc=1+(2×2)+(2×2)+(2×2)+(2×2)+1=18

WideResNet 网络

WideResNet提出了一种新的体系结构,减少了网络的深度,增加了网络的宽度,这种结构称为宽残差网络(WRN),宽度即网络输出通道数,并通过实验证明它们远远优于常用的薄而深的网络结构。与原始架构相比,residual block中的批量归一化、激活和卷积的顺序从conv-BN-ReLU更改为BN-ReLU-conv。 卷积核都用3*3;正则化使用dropout,而ResNet用的BN在这里不好用。

Wide-resnet只比Resnet多了一个加宽因子k,原来架构相当于K=1,N表示组中的块数。网络由一个初始卷积层conv1组成,然后是residual block的conv2、conv3和conv4的3组(每个大小为N),然后是平均池和最终分类层。在实验中,conv1的大小都是固定的,而引入的加宽因子k缩放了三组conv2-4中剩余块的宽度。

结构单元

  • a是最基本的ResNet结构,b 是用了bottleneck(瓶颈)的ResNet结构;
  • d是在最基本的ResNet结构上加入dropout层的WideResNet结构。
相关推荐
冬奇Lab几秒前
RAG 系列(二十四):代码 RAG——让 AI 理解你的代码库
人工智能·llm
南屹川9 分钟前
【算法】动态规划实战:从入门到精通
人工智能
人工智能培训13 分钟前
大模型与传统小模型、传统NLP模型的核心差异解析
人工智能·深度学习·神经网络·机器学习·生成对抗网络
沪漂阿龙17 分钟前
面试题详解:智能客服 Agent 系统全栈拆解——Rasa Pro、对话管理、意图识别、GraphRAG、Qwen 与 RAG 优化实战
人工智能·架构
薛定猫AI36 分钟前
【深度解析】Gemini Omni 多模态生成与 Agent 化创作工作流:从视频编辑到 UI 生成的技术演进
人工智能·ui·音视频
羊羊小栈37 分钟前
AI赋能电力巡检:智能故障预警系统
人工智能·yolo·目标检测·毕业设计·大作业
Python私教42 分钟前
视觉 Agent 爬取 vs Playwright 脚本:Browser Use 2026 选型表
人工智能
Python私教1 小时前
Crawlee StagehandCrawler:自然语言点 Load More 的工程化爬虫
人工智能
南屹川1 小时前
【容器化】Docker实战:从入门到生产环境部署
人工智能
海蓝可知天湛1 小时前
Agent&IELTS雅思口语专属语料库
人工智能·github·rag·ielts·skills