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残差神经网络-Resnet50

2019-06-17 10:33:12 23 举报
残差神经网络-Resnet50
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残差神经网络（ResNet）是一种深度学习模型，它通过引入残差结构解决了深度神经网络中的梯度消失和梯度爆炸问题。其中，ResNet50是ResNet系列中的一种，其网络结构包含50层，包括49个卷积层和1个全连接层。ResNet50在图像分类、目标检测等领域取得了优异的性能，成为当前最流行的深度学习模型之一。
残差神经网络
Resnet
Resnet50
作者其他创作
大纲/内容
Image
Layer2共4个残差块
Layer1共3个残差块
avg pool
Layer4共3个残差块
Layer3共6个残差块
FC
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