ResNet的残差块和学习率

ResNet的残差块是由跨层连接和两个卷积层组成的基本单元。跨层连接可以将输入直接传递到输出，避免梯度消失和梯度爆炸的问题，使得网络更容易训练。残差块的设计可以加深网络，提高网络性能。

学习率是指在训练神经网络的过程中，每次更新权重时所使用的步长。学习率的大小会影响模型的训练速度和性能。如果学习率太小，模型收敛速度较慢；如果学习率太大，模型可能会无法收敛或收敛到一个较差的局部最优解。通常在训练 ResNet 模型时，可以使用逐渐降低的学习率策略，以提高模型的性能和鲁棒性。例如，可以使用学习率衰减、余弦退火等方法来调整学习率。