ResNet 模型是深度学习领域中广泛使用的一种神经网络架构。它通过残差学习的方法，有效地解决了深层网络训练过程中的梯度消失问题。
ResNet 模型特点
- 残差学习：ResNet 使用了残差学习的方法，通过将输入和输出之间的差异（即残差）直接加到激活函数上，避免了梯度消失问题。
- 网络深度：ResNet 可以构建非常深的网络，而不会因为梯度消失而变得难以训练。
- 轻量级设计：虽然ResNet可以构建很深的网络，但是它也可以设计成轻量级版本，适用于移动设备和嵌入式系统。
使用场景
- 图像识别
- 目标检测
- 语义分割
更多信息
想要了解更多关于ResNet的信息，可以访问本站提供的ResNet教程。
图片展示
ResNet 网络结构图