ResNet(Residual Network)是一种在计算机视觉任务中广泛应用的深度卷积神经网络架构。自2015年提出以来,ResNet通过其独特的残差学习机制,有效解决了深度网络训练中的梯度消失和梯度爆炸问题,使得训练数百甚至数千层的网络成为可能。以下是一些主要的ResNet变种:
这些变体通过不同的网络结构设计,进一步提升了ResNet在计算机视觉任务中的性能和应用范围。
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