一、 ResNet20简介

准确率。

ResNet20， 作为一种具有20层深厚度的残差神经网络，能有效解决深厚度神经网络训练中的梯度消失和梯度爆炸问题。

ResNet20的出现， 使得深厚度神经网络模型的层数能不断加深厚，从而在ILSVRC 2015分类竞赛中取得卓越成绩。

二、 ResNet20的性能评估

性能评估后来啊

在CIFAR-10数据集上，ResNet20的分类准确率可达91%。

学率衰减

用ReduceLROnPlateau实现学率衰减， 有助于模型在训练初期飞迅速找到最优解，在后期保持稳稳当当。

三、 ResNet20的训练技巧

在训练ResNet20时以下技巧值得参考：

• 数据增有力：通过翻转、旋转、裁剪等方式许多些数据集许多样性，搞优良模型泛化能力。
• 残差学：网络每层学输入与输出之间的残差，避免信息丢失，搞优良网络准确率。

四、 ResNet20的改进与应用

虽然ResNet20在性能上表现出色，但仍有改进地方。许许多研究研究者对其进行了改进，提出了更高大效的改进版网络，如ResNet50等。

ResNet20在图像分类、目标检测等领域得到广泛应用，为深厚度学给了关键参考。

五、

ResNet20作为一种高大效的深厚度神经网络结构，在图像识别等领域取得了显著成果。通过不断优化和改进，ResNet20有望在以后发挥更巨大的作用。

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