ResNet-50 文献引用

如果您需要引用ResNet-50的文献，请使用以下参考文献格式：

He, K., Zhang, X., Ren, S., & Sun, J. (2016). Deep residual learning for image recognition. In Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition (CVPR) (pp. 770-778).

这是原始的ResNet-50论文，它详细介绍了ResNet架构和深度残差学习的概念。请确保在引用时遵循适当的引用格式和规范。

相关问题

有关于ResNet的参考文献

ResNet，全称为残差网络（Residual Network），是一种深度卷积神经网络架构，特别设计用于解决深层网络训练过程中的梯度消失问题，使得网络可以更深、更有效率地学习特征。其核心思想是引入了“残差块”（Residual Block），可以直接将输入添加到经过几个层处理后的信号上，简化了模型的学习过程。

经典的ResNet论文发表在2015年的《Deep Residual Learning for Image Recognition》(CVPR) 上，由Kaiming He等人撰写，该文章因其显著提高了图像识别性能而广受关注。这篇论文的主要引用信息如下：

标题：Deep Residual Learning for Image Recognition
作者：Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, Jian Sun
会议/期刊：Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)
年份：2016
链接：https://arxiv.org/abs/1512.03385

如果你需要深入研究或了解ResNet，以下是一些相关的参考文献：
1. "Identity Mappings in Deep Residual Networks" by He et al., ECCV 2016 (深入讨论残差模块)
2. "PyTorch官方文档关于ResNet的教程": https://pytorch.org/tutorials/beginner/resnet_tutorial.html
3. "CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition" - 斯坦福大学课程讲义，包含ResNet在内的深度学习详细讲解。

Inception-v4, Inception-ResNet and the Impact of Residual Connections on Learning怎么引用

如果您要在学术论文或其他类似的文献中引用 "Inception-v4, Inception-ResNet and the Impact of Residual Connections on Learning" 这篇论文，可以按照以下格式进行引用：

Szegedy, C., Ioffe, S., Vanhoucke, V., & Alemi, A. A. (2016). Inception-v4, inception-resnet and the impact of residual connections on learning. In AAAI (pp. 4278-4284).

其中，“Szegedy, C., Ioffe, S., Vanhoucke, V., & Alemi, A. A.” 是作者信息，“Inception-v4, Inception-ResNet and the Impact of Residual Connections on Learning” 是论文题目，“AAAI” 是论文所属会议/期刊名称，“pp. 4278-4284” 是论文所在页码。