残差网络（ResNet，Residual Networks） 是由微软研究院的何凯明等人在 2015 年提出的一种深度神经网络架构，在深度学习领域取得了巨大的成功。它通过引入残差连接（Residual Connection） 解决了深层神经网络中…

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编者按：分享一个很硬核的免费人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默， 可以当故事来看，轻松学习。 梯度消失含义 梯度消失问题是深度学习中的一个重要挑战，尤其在训练深层神经网络时尤为突出。当网络层数较多…

在深度学习领域，随着模型层数的增加，我们常常会遇到两个棘手的问题：梯度消失（Vanishing Gradients）和梯度爆炸（Exploding Gradients）。这两个问题严重影响了深度神经网络的训练效率和性能。本文…

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🍉 CSDN 叶庭云：https://yetingyun.blog.csdn.net/ 反向传播是神经网络训练的精髓。它是根据上一个迭代获得的误差（即损失）对神经网络的权重进行微调的做法。权重的适当调整可确保较低的误差，从而通过提高模型的泛化能…

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