基于ResNet50改进模型的图像分类研究

针对深度学习中残差网络ResNet50存在的信息丢失、特征提取不充分、网络过拟合和训练困难等问题，文中提出一种基于改进ResNet50的图像分类算法。针对残差网络ResNet50在提取特征时存在丢失输入特征映射情况，造成信息丢失的问题，对主干网络中Stage4的下采样块添加平均池化层，进一步提高网络特征提取能力；针对ResNet50训练过程中存在网络过拟合以及泛化能力差的问题，使用标签平滑方法对交叉熵损失函数进行修改，有效缓解网络损失值震荡幅度；针对ResNet50计算量大、训练困难的问题，使用混合精度和余弦退火衰减方法对模型进行训练，在加快网络收敛速度的同时提高模型的分类精度。实验结果表明，与原ResNet50网络相比，文中算法在ImageNet-1k数据集上Top1和Top5的精度分别提升3.2%和1.6%，能够更好地应用于图像分类任务。