深度残差网络+自适应参数化ReLU激活函数

深度残差网络（Deep Residual Network）是一种深度学习网络结构，通过引入残差连接来解决深层网络训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题。这种网络结构能够更好地训练深层网络，实现更好的性能。

自适应参数化ReLU激活函数（Adaptive Parametric Rectified Linear Unit）是一种激活函数，与传统的ReLU激活函数不同，它引入了可学习的参数。这样的激活函数具有更强的表达能力，能够更好地适应不同的输入数据分布，提升模型的性能。

深度残差网络和自适应参数化ReLU激活函数可以结合使用，以提高深度学习模型的性能和训练效果。