resnet实验目的

ResNet（Residual Network）是一种深度卷积神经网络结构，它通过引入残差连接（residual connection）解决了深层网络训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题。ResNet的实验目的主要有以下几个方面：

1. 解决梯度消失和梯度爆炸问题：传统的深层神经网络在训练过程中，随着网络层数的增加，梯度会逐渐变小或变大，导致训练困难。ResNet通过引入残差连接，使得网络可以直接学习残差，从而避免了梯度消失和梯度爆炸问题。

2. 提高网络的训练效果：由于残差连接的引入，ResNet可以训练更深的网络，进一步提高了网络的表达能力和性能。实验目的之一就是验证ResNet在图像分类、目标检测等任务上的优越性能。

3. 探索网络结构设计的可能性：ResNet提出了一种全新的网络结构设计思路，即通过跨层的残差连接来构建深层网络。实验目的之一就是探索这种网络结构设计思路的有效性，并进一步改进和优化网络结构。

4. 研究网络深度对性能的影响：ResNet可以构建非常深的网络，实验目的之一就是研究网络深度对网络性能的影响。通过实验可以得出一些关于网络深度与性能之间的经验规律，为设计更好的深层网络提供指导。