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ResNet(残差网络)、InceptionNet(也称为GoogLeNet)和InceptionNet的不同之处主要体现在它们的网络结构和设计理念上。以下是它们之间的主要区别:
ResNet(残差网络)残差块(Residual Blocks):
ResNet的核心创新是引入了残差块,通过跳跃连接(shortcut connections)允许信息直接跨层传递,解决了深度网络中的梯度消失/爆炸问题。残差块允许网络学习残差函数(即输入与输出之间的差异),而不是直接学习映射函数。深度:
ResNet通过增加网络的深度显著提高了性能,最深的版本达到了152层。训练稳定性:
由于残差块的设计,ResNet在训练非常深的网络时表现出了更好的稳定性和更快的收敛速度。InceptionNet(GoogLeN...点击查看剩余70%
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