残差网络

在神经网络中，梯度消失是一种常见的问题。当我们进行反向传播算法时，梯度会逐渐减小并趋近于零。这会导致在深度网络中传递梯度变得非常困难，特别是在激活函数使用sigmoid或tanh时会更加明显。为了解决梯度消失问题，一些方法可以尝试，例如使用ReLU激活函数、批量归一化、残差网络...

我正在研究神经网络，尝试使用深度残差网络来提高模型的性能。但是我不确定如何在网络中实现这种结构。我知道残差网络是使用残差块来实现的，但是我不知道如何在代码中实现这些块。我需要一些指导或示例代码，以帮助我将深度残差网络集成到我的模型中，提高其性能和准确性。谢谢。 ...