??ResNet50特征圖分辨率與通道數變化詳解??
發布時間：2025-03-26 05:14:37來源：
在深度學習中，ResNet50作為經典的卷積神經網絡模型，其特征圖的分辨率與通道數變化是理解模型結構的關鍵之一。??
在網絡的初始階段，輸入圖像經過一個7×7的卷積核處理后，特征圖的分辨率從原始尺寸減半（H/2, W/2），而通道數增加到64個。（?第一階段）隨著網絡深入，通過多個殘差塊的設計，特征圖的分辨率繼續減半（如H/4, W/4, H/8, W/8），同時通道數逐步提升至256、512等。（?第二階段）這種設計不僅有效減少了計算量，還保證了信息的有效傳遞。到了最后階段，特征圖的分辨率進一步降低至H/32, W/32，但通道數增加到2048，為后續分類任務提供了豐富的特征表示能力。（??第三階段）
ResNet50的這一特性使其在圖像識別任務中表現出色，堪稱經典中的典范！??
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