深度学习中的残差网络和其在模型优化中的应用

🆕最新资讯🆕
深度学习中的残差网络(ResNets)（Residual Networks (ResNet)）是一种解决深度神经网络中梯度消失和梯度爆炸问题的有效解决方案。它引入了跳跃连接，允许信息直接在网络中跳过一层或多层，从而加快梯度传播速度。ResNet在ImageNet图像分类竞赛中取得了良好的成绩，并在计算机视觉任务中广泛应用。本文介绍了ResNet的基本原理、架构和Pytorch代码实现，以及其在模型优化中的应用。通过使用残差块和跳跃连接，ResNet能够构建深度网络，并提升模型性能。本文还提供了ResNet-18的代码实现示例，以便读者更好地理解和应用残差网络。
来源：https://juejin.cn/ai