为什么要用ResNet
ResNet的基本单元
处理数据集
搭建神经网络
编译模型
训练模型
可视化结果
图4 模型训练过程精确度和loss的可视化图像
从图中的训练结果可以看到，随着迭数的增加，训练集准确率逐渐增加，当迭代次数超过400次后，趋向于稳定，证明模型的收敛性良好，在验证集上的精度可以接近90%，说明18层ResNet的效果良好，模型的泛化能力不错。
resnet模型代码（resnet算法）
resnet模型代码（resnet算法）为什么要用 ResNet 图 1 20 层和 56 层的神经网络对 CIFAR 10 的训练结果图 1 ResNet 的基本单元 图 2 ResNet 的基本单元 1 处理数据集 搭建神经网络 图 3 红框内即所搭建的 18 层 ResNet 的结构 1 编译模型 训练模型 可视化结果 结果如下图所示 图 4 模型训练过程精确度和 loss 的可视化图像 从图中的训练结果可以看到 随着迭数的增加 训练集准确率逐渐增加
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