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ResNet 的进展是一个重要的研究领域，它推动了深度学习的发展。以下是一些关于 ResNet 进展的要点：

• ResNet 简介 ResNet（残差网络）是一种深度神经网络架构，它通过引入残差学习来减少训练过程中的梯度消失问题。这使得网络能够训练更深层次的模型。

• ResNet 的优势

  • 更深的网络：ResNet 能够训练非常深的网络，而不会受到梯度消失和梯度爆炸的影响。
  • 更高的准确率：与传统的网络相比，ResNet 在图像识别等任务上取得了更高的准确率。

• ResNet 的应用 ResNet 已经被广泛应用于图像识别、目标检测、视频理解等领域。

• 相关论文

  • Deep Residual Learning for Image Recognition（ResNet 的原始论文）
  • ResNet in Practice（ResNet 在实际中的应用）

• 图片示例

  

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