resnet网络的优缺点

ResNet（Residual Network）是一种深度卷积神经网络结构，它通过引入残差连接（residual connection）解决了深层网络训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题。以下是ResNet网络的优缺点：

优点：
1. 解决了深层网络训练中的梯度消失和梯度爆炸问题，使得网络可以更深更容易训练。
2. 残差连接允许信息在网络中直接跳跃传递，有助于保留更多的低层特征信息，提高了网络的表达能力。
3. ResNet网络结构简单，易于理解和实现。
4. 在图像分类、目标检测和语义分割等任务中取得了很好的性能，成为了深度学习领域的重要模型。

缺点：
1. ResNet网络结构较深，参数较多，需要更多的计算资源和时间进行训练。
2. 对于一些小规模数据集或者简单任务，使用ResNet可能会导致过拟合问题。
3. 残差连接可能会引入一些额外的计算开销。