魔改ResNet反超Transformer！性能登顶发文无压力，这些创新思路值得学！

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尽管ResNet通过残差学习有效改善了深层网络的训练和性能，但同时它也面临着计算资源消耗大、过拟合风险、网络冗余和梯度相关性等挑战。 为克服这些挑战，研究者们 基于原始的ResNet架构设计了多种变体， 比如性能反超Transformer的ConvNeXt、准确率高达98.42%的FC-ResNet等。这些改进方案解决了深层网络训练中的梯度消失问题，并简化了学习过程， 在提高模型精度和训练效率方面表现出色。 因此，针对ResNet变体的研究一直是深度学习领域的热门方向。为帮助同学们深入了解，这次我整理了 19个 ResNet改进方案， 有2024最新的，也有经典必看的，模型原文以及开源代码已附，方便同学们复现。 扫码 添加小享，回复“ ResNet变体 ”   免费获取 全部 论 文+开源代码 FC-ResNet FC-ResNet: A Multilingual Handwritten Signature Verification Model Using an Improved ResNet with CBAM 方法： ………………………………