基于残差神经网络的深度学习

基于残差神经网络的深度学习是一种解决深层神经网络梯度弥散和梯度爆炸现象的方法。深度残差网络通过堆叠残差模块，达到了较深的网络层数，从而获得了训练稳定、性能优越的深层网络模型。深度残差网络的主要思想是通过在输入和输出之间添加一条直接连接的Skip Connection，使神经网络具有回退的能力。这样，网络模型可以自动选择是否经由某些卷积层完成特征变换，还是直接跳过这些卷积层而选择Skip Connection，或者结合卷积层和Skip Connection的输出。这种方式可以有效地解决深层神经网络的梯度弥散和梯度爆炸问题，提高网络的训练效果和泛化能力。残差网络在图像分类、物体检测等任务中取得了显著的成果。<em>1</em><em>2</em><em>3</em>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [深度学习之卷积神经网络（12）深度残差网络](https://blog.csdn.net/weixin_43360025/article/details/120592137)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}} ] [.reference_item]
- *3* [基于残差学习的卷积神经网络图像去噪研究-含Matlab代码](https://blog.csdn.net/m0_70745318/article/details/128010538)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}} ] [.reference_item]
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