Em tarefas de classificação, ResNet50 e ResNet18 são dois modelos de redes neurais convolucionais diferentes, com diferentes estruturas de rede e quantidades de parâmetros, o que pode levar a diferenças em seu desempenho em termos de precisão.
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Profundidade da rede: o ResNet50 é mais profundo que o ResNet18, com mais camadas e mais parâmetros. Redes mais profundas geralmente têm um poder expressivo mais forte e podem capturar características e padrões mais complexos, que podem ter melhor desempenho em algumas tarefas complexas. No entanto, em algumas tarefas simples de classificação, redes mais profundas podem levar a dificuldades de sobreajuste ou de treinamento, reduzindo assim a precisão.
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Quantidade de parâmetros: ResNet50 possui mais parâmetros, o que significa que pode aprender mais recursos e fazer representações mais complexas. Mas, ao mesmo tempo, mais parâmetros também aumentam o risco de overfitting. Um ResNet18 menor pode ter melhor desempenho em alguns conjuntos de dados porque possui a quantidade certa de parâmetros para lidar com as características da tarefa e é menos sujeito a overfitting.
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Tamanho do conjunto de dados: diferentes tamanhos de conjuntos de dados podem afetar o desempenho do modelo. Em conjuntos de dados menores, o ResNet18 pode convergir mais facilmente e exibir maior precisão. Em conjuntos de dados maiores, o ResNet50 pode alcançar melhor precisão devido ao seu poder expressivo mais forte e mais parâmetros.
Deve-se notar que a diferença na taxa de precisão também pode ser proveniente de outros fatores, como a escolha dos hiperparâmetros, métodos de pré-processamento de dados, etc. Portanto, ao comparar modelos, estes factores devem ser considerados de forma abrangente, e um modelo apropriado deve ser seleccionado de acordo com a tarefa específica e a natureza do conjunto de dados.