ResNet-152 网络

ResNet-152是一个深度卷积神经网络，由微软研究院的Kaiming He等人于2015年提出，是ResNet系列中最深的一个网络。ResNet-152主要解决了深度神经网络中的梯度消失问题，通过引入“残差学习”（Residual learning）的概念，实现了极深层网络的训练。与传统的神经网络不同，ResNet-152在每个卷积层后面增加了一个跨层连接（shortcut connection），将输入直接连接到输出，从而让模型可以直接学习输入和输出之间的差异，从而更好地保留输入信息。

在ImageNet数据集上的实验结果表明，相比于VGGNet、Inception V3等网络，ResNet-152具有更好的分类性能和更高的收敛速度。目前，ResNet-152已经成为图像分类、目标检测、语义分割等计算机视觉任务中最常用的模型之一。