resnet网络结构越复杂

ResNet（Residual Neural Network）是一种深度卷积神经网络模型，其主要特点是使用残差块（Residual Block）来加深网络结构，避免了深度增加导致的梯度消失问题。ResNet网络结构越复杂，可以更好地适应复杂的图像识别任务。

在ResNet中，每个残差块包含两个卷积层和一个跳跃连接（skip connection），跳跃连接将输入直接与输出相加，从而实现了信息的传递。这种结构可以让网络更深，但不会出现梯度消失或梯度爆炸问题。

随着ResNet网络深度的增加，模型的复杂度也会增加。复杂的网络结构可以提高模型的表达能力，从而提高模型在复杂数据集上的准确率。但同时也会导致过拟合和计算复杂度的增加。因此，在实际应用中需要根据具体任务和数据集的情况来选择适当的网络结构。