resnet

My model is a resnet-152 i wanna cutting it into two submodels and the problem is with the second one i can't figure out how to build a model from an intermediate layer to the output I tried this code from this response and it doesn't work for me here is my code: def getLayerIndexByName(model, layername): for idx, layer in enumerate(model.layers): if layer.name == layername: return idx idx = getLayerIndexByName(resnet, 'res3a_branch2a') input_shape = resnet.layers[idx].get_input_shape_at(0) # which is here in my case (None, 55, 55, 256) layer_input = Input(shape=input_shape[1:]) # as keras

介绍 Resnet分类网络是当前应用最为广泛的CNN特征提取网络。 我们的一般印象当中，深度学习愈是深（复杂，参数多）愈是有着更强的表达能力。凭着这一基本准则CNN分类网络自Alexnet的7层发展到了VGG的16乃至19层，后来更有了Googlenet的22层。可后来我们发现深度CNN网络达到一定深度后再一味地增加层数并不能带来进一步地分类性能提高，反而会招致网络收敛变得更慢，test dataset的分类准确率也变得更差。排除数据集过小带来的模型过拟合等问题后，我们发现过深的网络仍然还会使分类准确度下降（相对于较浅些的网络而言）。 简单地增加网络层数会导致梯度消失和梯度爆炸，因此，人们提出了正则化初始化和中间的正则化层(Batch Normalization)，但是 又引发了另外一个问题——退化问题，即随着网络层数地增加，训练集上的准确率却饱和甚至下降。这个问题并不是由过拟合(overfit)造成的，因为过拟合表现应该表现为在训练集上变现更好。 residual learning的block是通过使用多个有参层来学习输入输出之间的残差表示，而非像一般CNN网络（如Alexnet/VGG等）那样使用有参层来直接尝试学习输入、输出之间的映射。实验表明使用一般意义上的有参层来直接学习残差比直接学习输入、输出间映射要容易得多（收敛速度更快），也有效得多

终于转到pytorch的学习了，也算是开启了一个新的篇章了。 1. 基本的学习资料 网上的学习资料很多, 基本的语法这里也就不介绍了，推荐几个个人感觉比较好的文章或者网站。 pytorch官网 pytorch中文网站 莫烦pytorch教程 pytorch discuss 网上pytorch教程、博客都是很多，有问题就请Google啦～ 2. 一个简单的例子: ResNet ResNet是Kaiming He 在《Deep Residual Learning for Image Recognition》上发表的文章，截止到现在在google学术上已经有14737次引用，不用多说就知道这篇文章的分量了。这里不对原始论文做过多的解读，这里侧重是使用pytorch实现这个网络。 2.0 先导 如果多Resnet还不是太懂的同学，可以参考 Deep Residual Learning for Image Recognition Deep Learning-TensorFlow (14) CNN卷积神经网络_深度残差网络 ResNet 深度学习——残差神经网络ResNet在分别在Keras和tensorflow框架下的应用案例 把ResNet主要的思想看一下在看我们的文章可能会好一点。 2.1 网络架构 这个就是这篇文章最重要的图了，其实resnet出发点还是比较简单的，就是我们不去学习x-

参考博客： http://www.cnblogs.com/wuliytTaotao/archive/2018/09/15/9560205.html https://blog.csdn.net/wu_x_j_/article/details/84823002 https://blog.csdn.net/wsp_1138886114/article/details/82080881 残差网络(residual network)： DNN为什么不是越深越好： 论文认为，可以训练一个 shallower 网络，然后在这个训练好的 shallower 网络上堆几层 identity mapping（恒等映射） 的层，即输出等于输入的层，构建出一个 deeper 网络。这两个网络（shallower 和 deeper）得到的结果应该是一模一样的，因为堆上去的层都是 identity mapping。这样可以得出一个结论：理论上，在训练集上，Deeper 不应该比 shallower 差，即越深的网络不会比浅层的网络效果差。 在不断加深神经网络的深度时，会出现退化(Degradation)问题，即准确率会先上升然后达到饱和，再持续增加深度会导致准确率下降。这并不是过拟合问题，因为不光在测试集上误差增大，训练集本身误差也会增大。原因是随着网络越来越深，训练变得原来越难，网络的优化变得越来越难

在学习pytorch过程中，突然想拥有属于自己的网络结构，于是便自己选择了一个比较简单的resnet18进行改造，并用其对蚂蚁和蜜蜂进行分类，比较一下没有经过预训练的resnet18好还是自己改造的resnet_diy好。 在开始撸代码之前，为了方便大家自己设计网络，我把resnet的pytorch实现详细的解读一遍。 ResNet ResNet 解决了 deep NN 的两大问题：1. deep NN 的梯度弥散和爆炸问题；2. deep NN 的精度随着模型的加深，会逐渐饱和不再上升，甚至会大幅度下降。其算法原理简单的说，就是通过shorcut将远端的output与近端的output相连接，即H(x)=F(x)+x，以此来解决这两大问题。这个过程并没有严格的数学证明，大概因为shortcut可以很好的bp，详细了解请戳 这里 。 网络结构如上图所示，resnet有很多变形18/34/50/152。其中 ResNet 18/34 采用 Basic Block 作为基本单元，而 ResNet 50/101/152 则采用 Bottlenet Block 作为基本单元。 BasicBlock和Bottleneck Basic Block就是左边的图，包括两个3×3的卷积操作。bollteneck是右边的图，为了减少参数，它采用了两个1×1的卷积。 Resnet18 ResNet 18

人生苦短，我学torch。 Pytorch 中文文档 实现了残差网络， 残差网络结构 。代码比之前复杂很多 conv3x3：将输入数据进行一次卷积，将数据转换成为，残差块需要的shape大小 ResidualBlock：残差块，也是所谓的恒等块。为什么被称为恒等块，大概可以理解为经过几层卷积过后大小形状不变，并且能和输入相加；如果形状变了，那么输入也会利用一次卷积得到和残差块输出大小相同的数据块。 可以看到在残差块中有一个判断，就是判断输入数据是否被向下采样，也就是形状是否变化，如果变化就进行上述处理。 ResNet：构建一个完整的残差网络。传入参数是一个残差块的结构，还有每一层中残差块的个数元组。重点看以下其中的层次结构。 conv3x3：将输入图片变成16通道 输入通道数：16 layer1：输入通道：16，输出通道：16，padding = 0，stride = 0 layer2：输入通道：16，输出通道：32，padding = 0， stride = 2。由于输入不等于输出通道数，增加了一层卷积层，并且带有对应的stride。 layer3：输入通道：32，输出通道：64，其余同上 pooling：均值池化 fc：全连接 update_lr：在每个epoch之后实现对learning_rate的下降 同样由于加入了batchnorm层，测试时需要使用model.eval(

目录 Resnet 残差网络 为什么提出该网络？ 什么是残差? 网络结构 resnet-18 pytorch 代码： 参考： Resnet 残差网络 深度残差网络（Deep residual network, ResNet）论文地址： https://arxiv.org/abs/1512.03385 为什么提出该网络？ ResNet在2015年被提出，在ImageNet比赛classification任务上获得第一名。随着网络的加深，出现了 训练集 准确率下降的现象，我们可以确定 这不是由于Overfit过拟合造成的 (过拟合的情况训练集应该准确率很高)；所以作者针对这个问题提出了一种全新的网络，叫深度残差网络。 对于“随着网络加深，准确率下降”的问题，Resnet提供了两种选择方式，也就是identity mapping和residual mapping，如果网络已经到达最优，继续加深网络，residual mapping将被push为0，只剩下identity mapping，这样理论上网络一直处于最优状态了，网络的性能也就不会随着深度增加而降低了。 什么是残差? 对于一个堆积层结构（几层堆积而成）当输入为 时其学习到的特征记为 ，现在我们希望其可以学习到 残差 ，这样其实原始的学习特征是 。之所以这样是因为残差学习相比原始特征直接学习更容易。当残差为0时

pytorch实现Resnet 标签： pytorch resnet 网络结果及其基本单元 对于Resnet来说基本，只要把其基本结构抽离出来即可，其他的其实和以前我们的普通卷积神经网络很像。而Resnet中最基本的结构就是一个残差块如下： 可以看出一个残差块分为左右两部分，左边其实就是普通卷积操作，而右边什么都没有（不过在实际中会有一个卷积），然后输出就是两个的和。 所以一个对于一个输入x [batch,c,h,w] 来说经过左边可能变为了[batch,c1,h1,w1],同样右边也使用其他的卷积变为[batch,c1,h1,w1]，然后加起来即可。 之所以要做一个短连接的作用是避免网络层数过深导致的梯度爆炸或者消失，对于一个残差块，我们能保证最坏的结果就是左边的卷积不起作用了，这样无论网络再深，其实只相当于还是x，所以就能保证不造成梯度问题。具体细节可以参考论文。 pytorch实现 定义残差块 class ResidualBlock ( nn . Module ) : """实现一个残差块""" def __init__ ( self , inchannel , outchannel , stride = 1 , shortcut = None ) : super ( ) . __init__ ( ) self . left = nn . Sequential ( nn .