ResNet是一种深度卷积神经网络，它在2015年由微软研究院的研究员提出。
ResNet的全称是Residual Network，它的核心思想是使用残差连接（residual connection）来解决深度网络训练中的优化问题。
在传统的深度神经网络中，随着网络层数的增加，梯度消失和梯度爆炸等问题容易出现，导致网络难以训练。而
ResNet通过引入残差连接，解决了这个问题。
残差连接是指将输入特征和输出特征进行相加，然后作为下一层的输入。这样做的好处是可以保留原始输入特征的信息，使得在反向传播时梯度能够更好地传递。此外，残差连接还可以使得网络更加容易优化，因为它引入了一个恒等映射，不会引入额外的参数和计算量。
ResNet的基本模块是残差块（residual block），一个残差块由两个卷积层组成。在每个残差块中，输入特征先经过一个卷积层进行特征提取，然后再经过另一个卷积层进行特征融合，最后与输入特征相加得到输出特征。通过堆叠多个残差块，可以构建出深度网络。
ResNet在许多计算机视觉任务中取得了很好的效果，尤其是在处理大规模图像数据集时。它的设计思想也对后续的网络模型有着很大的影响，成为了
深度学习中的经典模型之一。
到此这篇resnet18和resnet34区别（resnet34和resnet50区别）的文章就介绍到这了,更多相关内容请继续浏览下面的相关推荐文章，希望大家都能在编程的领域有一番成就！版权声明：
本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。
如若内容造成侵权、违法违规、事实不符，请将相关资料发送至xkadmin@xkablog.com进行投诉反馈，一经查实，立即处理！
转载请注明出处，原文链接：https://www.xkablog.com/rfx/26440.html