ResNet在分别在Keras和tensorflow框架下的应用案例

一、残差神经网络——ResNet的综述 深度学习网络的深度对最后的分类和识别的效果有着很大的影响，所以正常想法就是能把网络设计的越深越好， 但是事实上却不是这样，常规的网络的堆叠（plain network）在网络很深的时候，效果却越来越差了。其中原因之一 即是网络越深，梯度消失的现象就越来越明显，网络的训练效果也不会很好。 但是现在浅层的网络（shallower network） 又无法明显提升

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