resnet网络精度太低

如果 ResNet 网络的精度很低，可以尝试以下几种方法来提高模型的性能：

1. 使用更深的 ResNet 模型。ResNet 网络的深度是一个重要的因素，较深的模型可以学习更复杂的特征，从而提高精度。可以尝试使用 ResNet-50、ResNet-101 或 ResNet-152 等更深的模型。

2. 使用数据增强技术增加数据量。数据增强技术可以通过对原始数据进行随机变换来生成更多的训练数据，从而提高模型的泛化能力。可以尝试使用随机翻转、随机裁剪、随机旋转等数据增强技术来增加数据量。

3. 调整学习率和优化器超参数。学习率和优化器是训练神经网络时非常重要的超参数。可以尝试使用不同的学习率和优化器来训练模型，并观察模型的性能。

4. 使用预训练模型进行迁移学习。预训练模型是在大规模数据集上预先训练的模型，可以作为迁移学习的基础模型来训练特定任务的模型。可以尝试使用 ImageNet 上预训练的 ResNet 模型作为基础模型进行迁移学习，从而提高模型的性能。

5. 调整网络架构。可以尝试添加或删除一些层，或者调整层的参数来改进网络架构。可以使用一些自动化调参工具来帮助快速调整网络架构。

6. 增加训练时长。可以尝试增加模型的训练时长，从而提高模型的性能。但是需要注意过拟合问题，可以使用正则化等技术来缓解过拟合。

以上是一些可能提高 ResNet 网络精度的方法，具体实现需要根据具体情况进行调整。