resnet的发展历程及其扩展的网络

ResNet（Residual Neural Network）是由何凯明等人提出的一种深度神经网络模型，在2015年的ImageNet比赛中表现优异。ResNet网络具有层数很深的特点，可有效防止梯度消失问题，从而实现较好的图像识别效果。后来，在ResNet的基础上，出现了诸如ResNeXt、Wide ResNet等扩展网络，进一步提高了图像识别的性能。

相关问题

resnet发展历史

ResNet（Residual Network）是一种深度卷积神经网络架构，由Kaiming He等人于2015年提出。它的主要贡献是引入了残差连接（residual connection）的概念，解决了深层网络训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题。

在传统的深度神经网络中，随着网络层数的增加，模型的性能会逐渐下降。这是因为在反向传播过程中，梯度会逐层地传递，导致梯度值变得非常小，甚至消失。为了解决这个问题，ResNet提出了残差学习的思想。

残差学习通过在网络中引入跳跃连接（skip connection），将输入直接添加到输出中，形成了一个残差块。这样，在反向传播时，梯度可以直接通过跳跃连接传递到较浅的层，从而避免了梯度消失的问题。此外，残差块还可以通过堆叠来构建更深的网络。

ResNet的发展历史如下：
1. 2015年，Kaiming He等人提出了ResNet，并在ImageNet图像分类任务上取得了优秀的结果。他们通过在网络中引入残差块，成功地训练了152层的深度网络，相比于之前的网络结构，取得了更好的性能。
2. 随后，ResNet的思想被广泛应用于其他计算机视觉任务，如目标检测、语义分割等。在这些任务中，通过使用更深的ResNet网络，取得了更好的性能。
3. 2016年，ResNet的变种模型被提出，如Wide ResNet和ResNeXt。Wide ResNet通过增加通道数来提高模型的表达能力，ResNeXt则通过使用多个分支来增加网络的宽度。
4. 2017年，ResNet的改进版本DenseNet被提出。DenseNet通过在网络中引入密集连接（dense connection），使得每一层都与前面所有层相连，进一步增强了特征的传递和重用能力。

卷积神经网络发展历程

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种深度学习模型，主要用于图像识别和计算机视觉任务。下面是卷积神经网络的发展历程：

1. 1980年代：提出了最早的卷积神经网络概念。Yann LeCun等人在1989年提出了LeNet-5模型，用于手写数字识别。

2. 1990年代：卷积神经网络开始在字符识别和语音识别等领域得到应用。但由于计算资源有限，发展进展缓慢。

3. 2012年：AlexNet模型的出现引发了卷积神经网络的重大突破。AlexNet在ImageNet图像分类竞赛中取得了显著的优势，使得卷积神经网络开始受到广泛关注。

4. 2014年：VGGNet模型提出了更深的网络结构，通过增加网络层数来提高性能。VGGNet在ImageNet竞赛中取得了很好的成绩。

5. 2015年：GoogLeNet（Inception）模型提出了Inception结构，通过并行多个不同尺寸的卷积核来提高网络的表达能力。GoogLeNet在ImageNet竞赛中取得了较好的结果。

6. 2015年：ResNet模型提出了残差学习的概念，通过引入跳跃连接来解决深层网络训练中的梯度消失问题。ResNet在ImageNet竞赛中取得了非常好的成绩。

7. 2017年：卷积神经网络开始应用于更广泛的领域，如目标检测、图像分割和人脸识别等。

8. 2018年至今：卷积神经网络在各个领域持续发展，不断涌现出新的模型和技术，如MobileNet、EfficientNet等。