ResNet用哪篇参考文献

ResNet，全称为残差网络（Residual Network），是由Kaiming He等人在2015年的论文《Deep Residual Learning for Image Recognition》中提出的。这篇开创性的论文对ImageNet图像识别大赛产生了重大影响，并且极大地推动了深度学习在计算机视觉领域的进展。

参考文献：
He, K., Zhang, X., Ren, S., & Sun, J. (2016). Deep residual learning for image recognition. In Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition (pp. 770-778).

相关问题

resnet18可参考文献

ResNet18是由Microsoft Research团队提出的一种深度卷积神经网络（Convolutional Neural Network），它是著名的ResNet（_residual network）系列中的第一个模型，首次在ImageNet图像识别挑战赛中取得了显著的性能提升，同时也为解决深度神经网络训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题提供了一种有效的解决方案。

ResNet18的核心思想是引入残差块（Residual Block），每个块包含两个3x3卷积层，通过跳跃连接（skip connection）绕过了一些层，使得信息能够直接从输入传递到输出，简化了模型的学习过程。这种结构极大地提高了网络的训练效率，并且有助于防止过拟合。

如果你想要深入研究ResNet18，以下是一些相关的参考文献：

1. "Deep Residual Learning for Image Recognition" - He et al., published in the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2016. 这篇论文是ResNet的原始论文，详细介绍了解决方案和实验结果。

有关于ResNet的参考文献

ResNet，全称为残差网络（Residual Network），是一种深度卷积神经网络架构，特别设计用于解决深层网络训练过程中的梯度消失问题，使得网络可以更深、更有效率地学习特征。其核心思想是引入了“残差块”（Residual Block），可以直接将输入添加到经过几个层处理后的信号上，简化了模型的学习过程。

经典的ResNet论文发表在2015年的《Deep Residual Learning for Image Recognition》(CVPR) 上，由Kaiming He等人撰写，该文章因其显著提高了图像识别性能而广受关注。这篇论文的主要引用信息如下：

标题：Deep Residual Learning for Image Recognition
作者：Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, Jian Sun
会议/期刊：Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)
年份：2016
链接：https://arxiv.org/abs/1512.03385

如果你需要深入研究或了解ResNet，以下是一些相关的参考文献：
1. "Identity Mappings in Deep Residual Networks" by He et al., ECCV 2016 (深入讨论残差模块)
2. "PyTorch官方文档关于ResNet的教程": https://pytorch.org/tutorials/beginner/resnet_tutorial.html
3. "CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition" - 斯坦福大学课程讲义，包含ResNet在内的深度学习详细讲解。