《表2 Res Net在Image Net上的错误率 (%)》
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《融合Faster R-CNN与ResNet的室外停车场空车位检测》
随着深度学习神经网络层数的增加，出现了梯度爆炸和梯度消失等问题，为了保证训练结果的优质性，我们采用残差网络的优化方法解决了网络退化的问题。相对于其他类型的ResNet，ResNet-101允许网络尽可能的加深，使深度学习的网络一直处于最优状态，从而保证训练集的准确性。ResNet应用在数据集ImageNet上检测的结果，如表2所示:
| 图表编号 | XD0017841100 严禁用于非法目的 |
|---|---|
| 绘制时间 | 2018.12.25 |
| 作者 | 肖永菲、郁钟铭、杨玉成 |
| 绘制单位 | 贵州民族大学数据科学与信息工程学院、贵州民族大学数据科学与信息工程学院、贵州师范学院、贵州民族大学数据科学与信息工程学院 |
| 更多格式 | 高清、无水印（增值服务） |
