ResNet可以认为是CNN加残差块吗

是的。ResNet（Residual Network）是一种深度卷积神经网络，它通过引入残差块（Residual Block）来解决了深度神经网络中梯度消失和梯度爆炸的问题。残差块包含了跨层连接（Shortcut Connection），使得网络在学习过程中可以直接传递前一层的信息，避免了信息的损失。因此，ResNet可以被认为是CNN加残差块的结构。

相关问题

ResNet没有残差块是不是就是CNN

不是。ResNet是一种深度神经网络结构，其中包含多个残差块，用于解决深度网络中的梯度消失和梯度爆炸问题。如果没有残差块，ResNet就不再是ResNet了，而是一个普通的深度神经网络。CNN（卷积神经网络）是一种用于图像识别、分类等任务的神经网络结构，它也可以包含多个层和卷积操作，但它的结构和目的与ResNet不同。

resnet是cnn吗

是的，ResNet（Residual Network）是一种卷积神经网络（CNN），它采用残差学习来解决深度神经网络中的梯度消失问题。通过引入残差模块，ResNet可以让网络更深，同时保持更好的性能。因此，ResNet已经在图像识别、目标检测、语义分割等任务中得到了广泛应用。