ResNet是Residual Network的缩写,是一种深度学习架构,已成为计算机视觉任务的基石。ResNet由微软的研究人员开发,引入了残差学习的概念,随着神经网络的深入,它解决了梯度消失的问题。 ResNet的关键创新是跳过连接,它允许一个层的输入绕过一个或多个层,直接连接到后面的层。这种机制使网络能够学习剩余映射 (本质上是输入和输出之间的差异),而不是试图完全学习完整的映射。因此,更深的网络可以更容易地收敛并避免性能下降。 ResNet已广泛用于图像分类,对象检测和分割等任务。它的体系结构具有ResNet-18,ResNet-34,ResNet-50和ResNet-101等变体,其中数字表示网络的深度。ResNet的效率和准确性使其成为机器学习和人工智能许多应用的首选。
ResNet是什么?

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对比学
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