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残差连接如何改善深度学习模型？
"残差连接是一个关键的架构特征，它显著提高了深度学习模型的性能，尤其是在深度神经网络中。它们解决了随着模型加深可能出现的梯度消失问题。简单来说，随着神经网络层数的增加，用于训练的梯度可能会变得非常小，这使得模型难以有效学习。残差连接通过允许
什么是ONNX，它为什么被使用？
浅层神经网络是指在输入层和输出层之间仅包含一层或两层隐藏神经元的网络。这些模型更简单，并且通常适用于特征关系不是高度复杂的较简单任务。然而，他们可能难以学习大型或高维数据集中的复杂模式。
相比之下，深度神经网络 (dnn) 由多个隐藏层组
目前图像分割的最新技术进展是什么？
深度学习用于图像分割，因为它可以通过学习复杂的空间模式和像素级关系来实现高精度。卷积神经网络 (cnn) 自动提取层次特征，使其成为分割具有不同形状、纹理和大小的对象的理想选择。像u-net和Mask r-cnn这样的高级模型即使在复杂的场