ResNet 网络介绍

ResNet（残差网络）是深度学习领域的一个重要突破，它解决了深层神经网络训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题。以下是对ResNet的简要介绍。

ResNet 架构

ResNet的架构主要包括以下几个特点：

• 残差学习：ResNet通过引入残差学习模块，使得网络可以学习到恒等映射，从而缓解了深层网络训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题。
• 残差模块：ResNet的每个残差模块包含一个或多个卷积层，以及一个捷径连接（直接连接到下一层的对应位置）。
• 网络层数：ResNet可以构建非常深的网络，甚至超过100层。

ResNet 应用

ResNet在图像识别、目标检测、语义分割等领域都有广泛的应用。以下是一些ResNet的应用实例：

• ImageNet 图像识别竞赛：ResNet在ImageNet图像识别竞赛中取得了优异的成绩，成为该竞赛的冠军。
• 目标检测：ResNet可以用于目标检测任务，例如Faster R-CNN、YOLO等。
• 语义分割：ResNet可以用于语义分割任务，例如DeepLab、PSPNet等。

扩展阅读

想要了解更多关于ResNet的信息，可以阅读以下文章：

• ResNet 论文

ResNet 架构图