【发布时间】：2018-08-02 23:19:37
【问题描述】：
Inception-ResNet-v2 模型由多少层组成？我数过它们是 96，但我不确定。请确认我
https://pic2.zhimg.com/v2-04824ca7ee62de1a91a2989f324b61ec_r.jpg
另外，我的训练和测试数据分别包含 600 和 62 张图像。我正在使用三个模型：ResNet-152、Inception-ResNet 和 DenseNet-161，它们具有以下数量的参数：
ResNet-152： 总参数：58,450,754 可训练参数：58,299,330 不可训练参数：151,424
DenseNet-161： 总参数：26,696,354 可训练参数：26,476,418 不可训练参数：219,936
Inception-ResNet： 总参数：54,339,810 可训练参数：54,279,266 不可训练参数：60,544
对于模型来说数据太稀缺了吗？ ResNet 模型验证/测试曲线也是最平滑的，然后是 DenseNet 的曲线，Inception-ResNet 模型是最颠簸的。为什么会这样？
【问题讨论】：
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您可能应该将问题一分为二。
标签： machine-learning computer-vision deep-learning conv-neural-network resnet