💻ResNet网络回归的小实验🚀
导读 最近在学习深度学习时，尝试用ResNet网络做了一个小项目——回归任务！😊 其实ResNet（残差网络）不仅能用于分类任务，在回归问题上也能大
最近在学习深度学习时，尝试用ResNet网络做了一个小项目——回归任务！😊 其实ResNet（残差网络）不仅能用于分类任务，在回归问题上也能大显身手哦。这次我用的是PyTorch框架，搭建了一个简单的ResNet模型来预测连续值。
首先，数据预处理是关键！我把原始数据进行了归一化，并划分了训练集和测试集。接着，定义了ResNet的基本结构：包含若干个残差块（Residual Block），每个残差块都由两层卷积层+BatchNorm+ReLU组成，最后通过全连接层输出结果。💪
训练过程中，使用均方误差（MSE Loss）作为损失函数，Adam优化器调整参数。随着epoch增加，发现模型逐渐收敛，测试集上的预测值也越来越接近真实值。🎉
总的来说，ResNet在回归任务中表现不错，适合处理复杂非线性关系的数据！如果你也感兴趣，不妨试试看吧！💡 深度学习 ResNet 回归任务
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