我使用Resnet残差块搭建一个卷积神经网络，那么怎么改进它使得我的模型分类准确率更高

有几种方法可以改进Resnet残差块搭建的卷积神经网络，以提高模型的分类准确率：

1. 增加网络深度：通过增加网络深度，可以提高模型的表达能力，从而提高分类准确率。但是，增加网络深度也会增加模型的复杂度和训练难度，需要更多的计算资源和更长的训练时间。

2. 使用更小的卷积核：使用更小的卷积核可以增加网络的非线性能力，从而提高分类准确率。同时，使用更小的卷积核也可以减少模型的参数数量，降低模型的复杂度。

3. 添加正则化：通过添加正则化技术，如Dropout、L1/L2正则化等，可以减少模型的过拟合，从而提高分类准确率。

4. 使用更好的优化器：使用更好的优化器，如Adam、RMSprop等，可以加速模型的收敛速度，从而提高分类准确率。

5. 数据增强：通过数据增强技术，如旋转、平移、缩放等，可以增加训练数据的多样性，从而提高模型的泛化能力和分类准确率。

希望以上方法能够对您有所帮助。