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加载数据部分同上一个案例只需把数据输入到预训练的VGG-16或者ResNet50中。VGG-16的网络结构为右侧图绿色栏所示其中block1中有2个包含64个卷积核的卷积层block2包含2个128个卷积核的卷积层block3有3个包含256个卷积核的卷积层block4有3个包含512个卷积核的卷积层block5有3个包含512个卷积核的卷积层加上2个包含4096个神经元的全连接层和1个包含1000个神经元的全连接层。 ResNet有2个基本的block一个是identity block输入和输出的维度是一样的所以可以串联多个另外一个基本block是conv block输入和输出的维度是不一样的所以不能连续串联它的作用本来就是为了改变特征向量的维度。 ResNet50网络结构中block_sizes[3, 4, 6, 3]指的是stage1(first pool)之后的4个layer的block数分别对应res2res3res4res5每一个layer的第一个block在shortcut上做convBN即conv block。
