ResNet(Residual Neural Network)是一种深度神经网络,由微软研究院的Kaiming He等人在2015年提出。ResNet通过引入残差结构(residual structure)来解决深度神经网络训练中的梯度消失和梯度爆炸问题,从而使得神经网络能够训练更深。
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