残差神经网络进行近红外光谱分类

残差神经网络（Residual Neural Network，ResNet）是一种深度学习模型，可以用于图像分类、目标检测等任务。近红外光谱分类是一种常见的光谱分析方法，可以用于食品、药品等领域的质量检测。

将残差神经网络应用于近红外光谱分类，可以通过多层的非线性映射来提取光谱特征，从而实现对不同样本的分类。具体来说，可以将近红外光谱数据作为输入，通过多个残差块进行特征提取和降维，最终输出分类结果。

在实际应用中，可以使用大量的近红外光谱数据进行训练，并通过交叉验证等方法来优化模型参数，提高分类准确率。此外，还可以结合其他预处理技术如主成分分析等来进一步提高分类效果。