智能图像识别初探系列（五）

CDA数据分析师 出品 一、ResNet模型 接上一篇文章的内容，下面这种CNN模型就更加经典，并且也是目前运用最为广泛的模型了。 在2015年，何凯明提出了152层的ResNet,以3.6%的误差摘得了2015年ILSVRC比赛的桂冠，同时ResNet的提出解决了神经网络中因为网络深度导致的“梯度消失”的问题，并提供了一个非常好的思路。我们一般认为，网络结构愈深（复杂，参数多）愈是有着更强的表达

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