Python 有多少类可以看到ResNet？

ResNet接受了“ImageNet 2012分类数据集[35]的培训，该数据集由1000个类组成”——用于图像识别的深度剩余学习

好的，所以在训练之后，我们有一个参数，这意味着我们有多少通道=描述特征的过滤器，例如，一个过滤器可以描述“是否有脸”

最后，ResNet有1000个类，能识别1000个类吗

ResNet架构模型中的Fc意味着功能

我是对的

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fc层将计算等级分数，得出大小为[1x10]的体积，其中10个数字中的每一个都对应一个等级分数，例如CIFAR-10的10个类别。与普通神经网络一样，顾名思义，该层中的每个神经元都将连接到上一卷“how may channels”=“how many channels”=“how many channels”？FC=完全连接的所有数字。这用于描述两层之间的连接，即一层的每个神经元连接到另一层的所有神经元。此外，是的，ResNet可以从ImageNet数据集中分类1000个类。根据模型类型，您还可以从Keras获得预先训练的权重。