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- 什么是残差神经网络残差神经网络（ResNet）是一种深度神经网络架构，通过使用残差块来解决深层网络的缺口等问题。在残差块中，通过引入跳跃连接，能够使网络学习残差，从而更轻松地训练出非常深的神经网络。合成数据集合成数据集是通过模拟或者生成的数据集，用于模型的训练和测试。合成数据集可以帮助我们了解和验证模型在特定情况下的表现。在实验阶段，它们也可以用来验证模型的鲁棒棒性。实现残差神经网络的思路1.定义残差块（ResidualBlock）：构建一个包含跳跃连接的残差块，其中包含两个梯度层和恒等映射（恒等映射）。
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