什么是ResNet

什么是ResNet

ResNet是一个深度神经网络架构,最初由微软研究院提出。ResNet的特点是引入了所谓的“跳跃连接”或“残差连接”,通过在网络中添加跨层的直接连接来解决神经网络训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题。这种设计使得ResNet更容易训练深度网络,并在大规模图像识别任务中表现出色。ResNet被广泛应用于计算机视觉领域,如图像分类、目标检测等任务。

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