关于resnet50与vgg16参数量问题

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白白加黑127 发布于2020-10

尝试搭建了VGG16和Resnet50：发现resnet50的参数量小于VGG16，有些拿不准对错？是因为resnet的瓶颈结构吗？

参数量如下：

ResNet-50：

Total PARAMs: 23518273(23.5183M)

Total FLOPs: 8188710400(8.19G)

VGG-16：

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全部评论(29)

AIStudio810258

#22 回复于2020-11

LOceanOceanL #18

8G显存，运行resnet-101，batch size选多大合适呢

把显存吃完还不爆合适～～

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AIStudio810258

#23 回复于2020-11

LOceanOceanL #18

8G显存，运行resnet-101，batch size选多大合适呢

batch size大可以适当增大学习率

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AIStudio810259

#24 回复于2020-11

dnn全连接。

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七年期限

#25 回复于2020-11

AIStudio810258 #23

batch size大可以适当增大学习率

这样效果是不是会好？

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thinc

#26 回复于2020-11

AIStudio810258 #20

能增强泛化能力，有时也能提高准确率

意思是原网络可能还过拟合，裁剪一下就更好了？

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thinc

#27 回复于2020-11

LOceanOceanL #18

8G显存，运行resnet-101，batch size选多大合适呢

这个真不好说，还是得看你的数据和一些网络细节，比如Instance Norn的bs设置成1就行了

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七年期限

#28 回复于2020-11

thinc #27

这个真不好说，还是得看你的数据和一些网络细节，比如Instance Norn的bs设置成1就行了

图片大小好像也会影响

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thinc

#29 回复于2020-11

七年期限 #28

图片大小好像也会影响

嗯数据数量和shape简单说就是数据大小~~hh

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七年期限

#30 回复于2020-11

thinc #29

嗯数据数量和shape简单说就是数据大小~~hh

对

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