Python深度学习教程:ResNet

本文档详述如何使用Python构建ResNet深度神经网络,解释其残差连接解决梯度消失问题,展示了ResNet的基本块、主体结构以及训练和推理过程。

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深度学习在计算机视觉领域取得了巨大的成功,而ResNet(Residual Network)是一种非常流行的深度神经网络结构,被广泛应用于图像分类、目标检测和图像分割等任务中。本教程将详细介绍如何使用Python实现ResNet,并提供相应的源代码。

ResNet的核心思想是通过引入残差连接(residual connection)来解决深层网络训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题。残差连接允许信息在网络中直接跳过一些层,从而减少了信息的丢失和变形,使得网络更易于训练和优化。ResNet的主要结构单元是残差块(residual block),它由多个卷积层组成。

首先,我们需要导入必要的库:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers

接下来,我们定义ResNet的基本块:

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