ResNet、VGG、Inception网络的结构特点是什么？

ResNet、VGG和Inception网络都是经典且效果较好的图像分类网络结构,它们的一些结构特点如下:

1. ResNet

• 引入残差连接,解决网络层数加深时的训练退化问题
• 通过残差块构建网络,增加网络层数而不增加模型复杂度

python
class ResBlock(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, out_channels):
        super(ResBlock, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(...) 
        self.conv2 = nn.Conv2d(...)
        self.bn1 = nn.BatchNorm2d(...)
        self.bn2 = nn.BatchNorm2d(...)

    def forward(self, x):
        out = self.conv1(x)
        out = self.bn1(out)
        out = F.relu(out)
        out = self.conv2(out) 
        out = self.bn2(out)
        return F.relu(x + out)

2. VGG

• 连续使用多个小卷积核(3×3)来代替大卷积核,增加网络深度,提高特征学习能力
• 同一层通道数保持固定,用更深的网络来代替更宽的网络

3. Inception

• 使用不同尺寸的卷积核捕获不同尺度的特征
• 分支路径设计,提高计算效率
• 采用1×1卷积降维,减少参数量

通过结构设计提高效率和效果是这些网络的共同点。需根据任务具体选择和调整结构。