resnet与迁移学习

ResNet是一种深度卷积神经网络，它通过引入残差块（Residual Block）来解决深度网络训练过程中的梯度消失问题。ResNet在图像分类、目标检测、语义分割等领域都取得了很好的效果。而迁移学习则是指将已经训练好的模型应用于新的任务中，以提高新任务的性能。在迁移学习中，ResNet可以作为一个预训练模型，通过微调（Fine-tuning）的方式来适应新的任务。通过这种方式，可以大大减少新任务的训练时间和数据量，同时提高模型的泛化能力。