智能圖像識別初探系列（五）
CDA數據分析師 出品 一、ResNet模型 接上一篇文章的內容，下面這種CNN模型就更加經典，並且也是目前運用最爲廣泛的模型了。 在2015年，何凱明提出了152層的ResNet,以3.6%的誤差摘得了2015年ILSVRC比賽的桂冠，同時ResNet的提出解決了神經網絡中因爲網絡深度導致的「梯度消失」的問題，並提供了一個非常好的思路。我們一般認爲，網絡結構愈深（複雜，參數多）愈是有着更強的表達
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