深度残差网络和残差网络比有什么优势

深度残差网络是在残差网络的基础上引入了残差块的概念，通过将多个残差块堆叠起来，可以构建非常深的神经网络。相比于普通的残差网络，深度残差网络有以下优势：

1. 更容易训练：随着网络深度的增加，传统的网络结构容易出现梯度消失或梯度爆炸的问题，导致难以学习到有效的特征表示。深度残差网络采用了残差块的结构，可以有效地缓解这一问题，使得网络更容易训练。

2. 更高的精度：深度残差网络可以极大地提升网络的深度，从而可以学习到更加复杂的特征表示，进而提高网络的分类精度。

3. 更快的收敛速度：由于深度残差网络容易训练，因此可以更快地收敛，节省训练时间和计算资源。

总之，深度残差网络通过引入残差块的结构，可以有效地解决深层神经网络训练中的问题，从而提高网络的精度和收敛速度，具有很大的优势。