基于TensorFlow的ResNet实现

简介：
本项目基于TensorFlow框架实现了经典的ResNet深度残差网络模型，旨在提供一个简洁、高效的代码示例用于图像分类任务的研究与学习。 VGGNet 和 GoogLeNet 等网络表明足够的深度是模型表现良好的前提条件。然而，在增加网络的深度到一定程度后，更深的网络会导致训练误差升高。这种现象的原因在于随着网络变深，梯度弥散（以及可能的梯度爆炸）问题变得更加显著。因此，在反向传播过程中，较深层的信息难以有效传递至前面层，导致前几层参数无法更新，从而影响整体模型的训练和测试效果。 为了解决这个问题并进一步增加网络深度而不引发梯度消失的问题，ResNet 采用了残差连接（residual connections）作为核心结构。这种设计使得信息能够更有效地在不同层级之间流通，并有助于缓解深层网络中的梯度问题。