本研究利用ResNet-152等深度学习模型对儿童乳牙龋病进行分类，并与3名牙医及3名牙学生进行对比，评估其在四类和七类分类中的表现，发现模型在准确率、特异性等指标上优于多数人类评估者，尤其在七类分类中表现突出，AUC达0.85，表明CNN可作为临床辅助工具。

「深度神经网络非常难以训练，我们提出的残差网络框架使得神经网络的训练变得容易很多。」文章摘要的开头如今已被无数研究者们细细读过。 这是一篇计算机视觉领域的经典论文。李沐曾经说过，假设你在使用卷积神经网络，有一半的可能性就是在使用 ...

在本文，我们ResNet进行了回顾。通过学习残差表征函数而不是直接学习目标表征，ResNet可以拥有多达152层的非常深的网络。 ResNet引入了跳过连接（或快捷方式连接）以适应从前一层到下一层的输入，而无需修改输入。跳过连接可以实现更深入的网络，最终ResNet ...

导语：ResNet 是残差网络(Residual Network)的缩写，是一种作为许多计算机视觉任务主干的经典神经网络。 ResNet 是残差网络(Residual Network)的缩写，是一种作为许多计算机视觉任务主干的经典神经网络。这个模型是2015年ImageNet挑战赛的获胜者，ResNet最根本的突破在于它 ...

官方例子，深度学习专用，机器学习专用，代码简单，一看就会(keras resnet 152 finetune) ...