Keras-ResNeXt:从Keras 2.0+中的深度神经网络聚合残差转换论文中实现ResNeXt模型-源码

上传者: 42168902 | 上传时间: 2021-09-28 09:43:49 | 文件大小: 498KB | 文件类型: ZIP
Keras ResNeXt 来自Keras 2.0+中的的论文,ResNeXt模型的实现。 包含用于构建常规ResNeXt模型(针对类似于CIFAR的数据集进行优化)和ResNeXtImageNet(针对ImageNet数据集进行优化)的代码。 显着特征 ResNeXt使用新的扩展块架构更新ResNet块,该架构取决于cardinality参数。 可以从本文的下图中进一步将其可视化。 但是,由于在Keras中不能直接使用分组卷积,因此在此存储库中使用了等效的变体(请参见块2) 用法 对于一般的ResNeXt模型(对于ImageNet以外的所有数据集), from resnext import ResNext model = ResNext(image_shape, depth, cardinality, width, weight_decay) 对于针对ImageNet优化的Res

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