CNN与Resnet有什么联系吗

CNN和ResNet都是深度学习中的神经网络模型，而且ResNet是在CNN的基础上发展而来的。

在CNN中，每一层的输入都是前一层的输出，层与层之间的连接没有跨越，因此每一层都需要从头开始学习特征，这样就容易出现梯度消失和梯度爆炸的问题，导致网络不易训练和优化。

而在ResNet中，每一层的输入不仅与前一层的输出相连接，还有一个跨越连接，即残差连接。残差连接可以让信息更加顺畅地传递，避免了梯度消失和梯度爆炸问题，使得网络可以更深，更复杂，更容易训练。

因此，可以说ResNet是在CNN的基础上对网络结构进行了改进和优化，使得网络性能更加优秀，而且也为后来的深度学习模型提供了很多的启示和借鉴。

相关问题

cnn与resnet有什么联系吗

CNN和ResNet都是深度学习中的神经网络模型，而且ResNet是在CNN的基础上发展而来的。

在CNN中，每一层的输入都是前一层的输出，层与层之间的连接没有跨越，因此每一层都需要从头开始学习特征，这样就容易出现梯度消失和梯度爆炸的问题，导致网络不易训练和优化。

而在ResNet中，每一层的输入不仅与前一层的输出相连接，还有一个跨越连接，即残差连接。残差连接可以让信息更加顺畅地传递，避免了梯度消失和梯度爆炸问题，使得网络可以更深，更复杂，更容易训练。

因此，可以说ResNet是在CNN的基础上对网络结构进行了改进和优化，使得网络性能更加优秀，而且也为后来的深度学习模型提供了很多的启示和借鉴。

CNN 和ＲｅｓＮｅｔ关系

CNN和ResNet都是深度学习中的神经网络模型，但它们有一些区别。CNN是卷积神经网络，用于图像识别、物体检测、语音识别等领域，其中最著名的是AlexNet、VGG、GoogLeNet等。而ResNet是残差神经网络，通过引入残差学习使得网络更深时仍然能够训练得到更好的效果，是图像分类领域中非常成功的模型之一。因此，可以说ResNet是CNN的一种改进和扩展。