本项目为基于深度学习框架下的ResNet模型在CIFAR-10数据集上的图像分类应用实践。通过改进和优化ResNet架构，实现了高效的图像识别与分类，适用于计算机视觉领域的初学者参考研究。
ResNet（残差网络）是深度学习领域中的重要卷积神经网络架构之一，由Kaiming He、Xiangyu Zhang、Shaoqing Ren和Jian Sun在2015年提出。其主要目标在于解决深度神经网络中梯度消失及爆炸的问题，从而能够构建更深的模型。ResNet通过引入残差块来让信息更顺畅地传递到深层网络，并使这些层可以学习输入数据的“恒等映射”。
CIFAR-10是一个用于图像识别任务的小型数据集，包含6000张每类32x32像素彩色图片。这个数据集中有50,000张训练图和1,000张测试图，并且分为十个类别。
算法实现：
1. **残差块**：ResNet的核心是残差模块，它通常由两个或三个连续的卷积层组成，中间使用批量归一化（Batch Normalization）以及ReLU激活函数。在这些结构中引入跳跃连接让网络能够学习到输入数据不变的形式，从而缓解了深度神经网络训练中的问题。
2. **批量归一化**：这是一种加速深层神经网络训练的技术，通过规范化每一层的输入来减少内部协变量位移（Internal Covariate Shift）并加快收敛速度。
3. **深度选择**：ResNet有多个版本如ResNet-18、ResNet-34、ResNet-50等。这些模型的区别在于它们包含的不同数量的残差块，更深的网络可以捕捉更复杂的图像特征，但同时也会增加计算成本和内存需求。
4. **分类层**：在全局平均池化层之后是全连接层进行分类处理。这种方法避免了对输入尺寸限制的需求，并且减少了参数的数量以降低过拟合的风险。
5. **优化器与损失函数**：训练过程中常用的优化器包括SGD（随机梯度下降）、Momentum SGD、RMSprop和Adam等，而交叉熵则通常作为衡量预测概率分布与真实标签之间差异的损失函数。
6. **训练策略**：在处理CIFAR-10分类任务时，一般会采用数据增强技术如水平翻转、随机裁剪及填充来扩充训练集。此外还会设置学习率衰减策略以帮助网络更好地收敛，例如预热和余弦退火等方法。
通过这些步骤可以构建并训练一个ResNet模型，在CIFAR-10上实现高精度的图像分类。
5星
