PyTorch-Image-Models项目新增预激活ResNet-18模型支持
2025-05-04 14:59:19作者:邵娇湘
在深度学习模型压缩领域,预激活ResNet(ResNetV2)作为基准模型被广泛使用。然而由于缺乏官方实现,不同研究论文中的模型精度存在差异,给研究者带来了困扰。PyTorch-Image-Models项目近期新增了对预激活ResNet-18和ResNet-34模型的支持,并提供了预训练权重下载,为相关研究提供了可靠的基准。
预激活ResNet(ResNetV2)相比传统ResNet的主要改进在于改变了残差块中激活函数和归一化层的位置。在ResNetV2中,每个残差块采用"预激活"结构,即先进行批归一化(BatchNorm)和ReLU激活,再进行卷积操作。这种设计使得信号可以直接在残差路径上传播,理论上能够缓解梯度消失问题,提升模型性能。
项目此次新增的模型包括两个变种:
- 标准预激活ResNet-18/34
- 改进版预激活ResNet-18d/34d
其中"d"变种采用了两种关键改进:
- 使用3个3x3卷积替代原始结构中的单个7x7卷积作为stem层
- 在下采样捷径连接中使用平均池化+1x1非步长卷积组合,而非传统的步长1x1卷积
这些改进虽然略微增加了参数量和计算量,但能更好地保留特征信息,通常能带来更好的模型性能。值得注意的是,3x3卷积stem设计不同于CIFAR等小尺寸数据集上常见的修改,后者主要是为了适应较小的输入尺寸而减少下采样次数。
对于模型压缩研究而言,预激活ResNet-18因其适中的规模成为理想选择。项目提供的预训练权重使用改进的训练配方,包括Randaugment数据增强和3600个epoch的训练周期,确保了模型性能的可靠性。
这一更新将有助于统一不同研究之间的比较基准,特别是在量化、剪枝和知识蒸馏等领域。研究者现在可以直接引用这些官方实现和预训练权重,避免因实现差异导致的性能偏差,从而更准确地评估新方法的有效性。
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