前言

圖像分類是計算機視覺應用中最基礎的一種，屬于有監督學習類別。它的任務是給定一張圖像，判斷圖像所屬的類別，比如貓、狗、飛機、汽車等等。本章將介紹使用ResNet50網絡對CIFAR-10數據集進行分類。

ResNet網絡介紹

ResNet50網絡是由微軟實驗室的何愷明提出，獲得了ILSVRC2015圖像分類競賽第一名。在ResNet網絡提出之前，傳統的卷積神經網絡堆疊到一定深度時會出現退化問題。在CIFAR-10數據集上使用56層網絡與20層網絡訓練誤差和測試誤差圖表明，隨著網絡加深，其誤差并沒有如預想的一樣減小。 ResNet網絡的提出解決了這一問題。

數據集準備與加載

CIFAR-10數據集共有60000張32*32的彩色圖像，分為10個類別，每類有6000張圖，數據集一共有50000張訓練圖片和10000張評估圖片。首先，如下示例使用download接口下載并解壓，目前僅支持解析二進制版本的CIFAR-10文件（CIFAR-10 binary version）。

構建網絡

ResNet網絡的亮點是使用殘差網絡結構，能夠有效減輕退化問題，實現更深的網絡結構設計，提高網絡的訓練精度。本節內容首先介紹了如何構建殘差網絡結構，然后講述了如何通過堆疊殘差網絡來構建ResNet50網絡。

構建殘差網絡結構

殘差網絡由主分支和shortcuts構成，主分支通過卷積操作得到特征矩陣𝐹(𝑥)，而shortcuts直接將輸入特征矩陣𝑥傳遞到輸出。最終輸出為主分支特征矩陣與輸入特征矩陣相加后通過Relu激活函數得到的結果。

Bottleneck

Bottleneck結構是一種參數更少的神經網絡結構，適合用于層數較深的網絡。它包括三層卷積結構，分別是1 × 1的卷積層、3 × 3卷積層和1 × 1的卷積層，其中1 × 1的卷積層用于降維和升維。最后將主分支輸出的特征矩陣與shortcuts輸出的特征矩陣相加，通過Relu激活函數即為Bottleneck最后的輸出。

模型訓練與評估

使用ResNet50預訓練模型進行微調，包括加載預訓練模型參數、定義優化器和損失函數、打印訓練損失和評估精度，并保存最佳ckpt文件。由于預訓練模型fc輸出大小為1000，需要將輸出大小重置為10以適配CIFAR10數據集。示例展示了5個epochs的訓練過程，建議訓練80個epochs以達到理想效果。

可視化模型預測

定義一個名為 visualize_model 的函數，使用在驗證集上表現最好的模型對CIFAR-10測試數據集進行預測，并將結果可視化。正確的預測用藍色字體表示，錯誤的預測用紅色字體表示。在5個epochs下，模型在驗證數據集上的準確率大約為70%，即一般情況下，6張圖片中會有2張預測錯誤。為了達到理想的訓練效果，建議訓練80個epochs。

總結

ResNet50是一種基于殘差網絡結構的深度卷積神經網絡模型，可用于圖像分類任務。這篇文章描述了如何使用MindSpore框架構建ResNet50網絡模型，并在CIFAR-10數據集上進行訓練和評估。