RestNet的识别与分类

ResNet（Residual Network）是一种深度卷积神经网络模型，主要用于图像分类任务。它的主要特点是使用了残差学习的思想，即在网络结构中引入跨层连接（shortcut connection），使得信息可以在网络中跨层传播。这种结构可以缓解深度神经网络中的梯度消失问题，使得网络可以更加深入，从而提高识别和分类的准确性。

ResNet的网络结构比较复杂，包含了很多的残差块（Residual Block）。每个残差块中都包含了多个卷积层和跨层连接，使得网络能够更加准确地提取图像特征。在训练过程中，ResNet使用了大量的图像数据集（如ImageNet），通过反向传播算法不断调整权重，使得网络的输出结果能够更加精确地匹配真实标签。