ImageNet主要网络benchmark对比

### ImageNet基准测试概述 ImageNet 是机器学习和计算机视觉领域中最著名的数据集之一，广泛用于评估图像分类和其他视觉识别任务的表现。该数据集包含了超过1400万张标注图片，覆盖了大约21841个类别[^1]。 #### 数据集结构与挑战赛设置 ImageNet 的核心部分是 ILSVRC（ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge），这是一个年度竞赛，旨在推动大规模物体检测和图像分类技术的发展。ILSVRC 使用了一个更精简版本的数据子集，通常包含约100万张训练图像、5万个验证图像以及10多万张测试图像，这些图像被分为1000个不同的对象类别[^3]。 #### 基准测试流程 为了参与基于 ImageNet 的基准测试，研究者们一般遵循如下工作流： - **准备环境**：安装必要的软件库和支持工具链，比如 TensorFlow 或 PyTorch。 - **获取数据**：下载官方发布的 ImageNet 训练集、验证集及可能的测试集（需申请权限）。对于初学者来说，也可以考虑使用较小规模但同样具有代表性的 miniImageNet 来代替完整的 ImageNet 进行初步实验[^2]。 - **设计模型架构**：选择合适的卷积神经网络(CNN)，并根据具体需求调整其参数配置。全连接层作为标准前馈神经网络的最后一级，在此过程中扮演着至关重要的角色；它们负责接收来自先前各层的信息输入，通过加权求和计算、激活函数变换等一系列操作最终输出预测结果。 ```python import torch.nn as nn class CNNModel(nn.Module): def __init__(self): super(CNNModel, self).__init__() # Define convolutional layers here self.fc = nn.Sequential( nn.Linear(in_features=..., out_features=...), nn.ReLU(), ... nn.Linear(in_features=last_layer_input_size, out_features=num_classes) ) def forward(self, x): # Forward pass through convolutions... flattened_output = x.view(x.size(0), -1) # Flatten tensor before passing it into fully connected layer output = self.fc(flattened_output) return output ```