基于Resnet50网络的垃圾分类的模型参数分析

础源 杨(北京信息科技大学计算机学院，中国)
露 尹(北京信息科技大学计算机学院，中国)
一凯 孙(北京信息科技大学计算机学院，中国)

摘要

Resnet50是基于图像识别的神经网络模型，不同的模型优化器影响其训练效果。论文将rms，momentum，sgd，adam四种优化器进行对比，先通过比较loss的下降幅度得到rms和adam优化器整体优于sgd和momentum优化器，其次比较rms和adam两个优化器在训练时loss值下降的稳定性。

关键词

神经网络；图像识别；优化器

参考

神遁克里苏.shortcut和残差连接[EB/OL].https://blog.csdn.net/zzy_pphz/article/details/109157703,2020-10-20/2021-11-12.

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杰奏.优化器(Opitmizer)[EB/OL].https://zhuanlan.zhihu.com/p/261695487,2020-10-30/2021-11-12.

DOI: http://dx.doi.org/10.26549/bdai.v3i1.11442