经典卷积神经网络模型

壹、什么是神经网络

神经网络是一种模拟脑神经思维的数据模型，BP神经网络，卷积神经网络；多层感知器MLP等最经典的神经网络。 多层感知器MLP（Multi-LayerPerception）SPSSAU默认使用此模型。 其他机器学习模型（如决策树、随机森林、支向量机、SVM等）；在构建神经网络模型时，首先将数据分为训练集和测试集。 测试集用于训练模型以及模型的优缺点；识别特征对神经网络模型的重要性；它可用于数据预测或训练模型以供应用工程使用。

神经网络的原理如下：

原则上，首先进入专题；特色；就给定的构造而言，这是一个难以解释的特征。 例如，当它是线性活函数时，这可以直观地理解为像“y=1+2*x1+3*x2+4*x3+ ”这样的函数另外，“伪特征项”的构建可以有多个级别（即“隐层神经元”可以有多个层，默认为layer，每层可以有多个神经元（默认为100）。 最后通过数学优化算法得到的输出就是预测项

可以使用SPSSAU来运行：

贰、残差神经网络和卷积神经网络的区别

网络结构、模型训练等方面的差异
1．网络结构的区别：CNN卷积神经网络是一种经典的神经网络结构，主要由卷积层、池化层和全连接层组成。 残差神经网络ResNet是一种引入残差连接的深度神经网络结构。
2。 模型训练的差异：训练CNN时，使用反向传播来更新参数，通过最小化损失函数来优化网络权重。 在ResNet训练过程中，通过引入残差连接，可以通过跳层传播梯度，从而缓解梯度消失问题。 这简化了深度网络的训练，加速收敛并提高性能。