深度残差网络（Deep Residual Networks, 简称ResNets）是由微软研究院的何恺明等人提出的一种特殊的卷积神经网络（CNN）架构，旨在解决深层网络训练中的退化问题。随着网络深度的增加，传统深层网络的训练变得困难，不仅因为梯度消失或爆炸的问题，还由于网络加深后性能反而下降的现象（
机器学习 机器学习是一个广泛的领域，它涉及让计算机系统通过数据自动改进其性能。以下是机器学习包含的一些关键信息和组成部分： 算法和技术： 机器学习包含多种不同的算法，如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机（SVM）、k-近邻算法（KNN）、神经网络等。 特别是近年来深度学习的兴起，使得多
