ResNet34优点

ResNet34是一种深度残差网络（Residual Network），它在ImageNet图像分类任务上取得了显著的成功。它的优点主要包括：

1. **解决梯度消失**：通过引入跨层连接（skip connections），使得深层网络可以有效地传递梯度，解决了训练深层网络时遇到的梯度消失问题。

2. **简单易懂**：相比于Inception等结构复杂的模型，ResNet34设计简洁，容易理解和实现。

3. **层数适中**：34层的网络足够深以学习复杂的特征，同时避免了过深导致的计算复杂度过高和训练时间长的问题。

4. **性能强大**：尽管比更深的版本如ResNet50少了一些参数，但其在许多视觉识别任务中依然表现优秀，证明了其良好的权衡。

5. **预训练模型广泛可用**：由于其成功和广泛应用，大量的预训练模型可用于迁移学习，加快新任务的收敛速度。