问：
resnet和cnn是两个不一样的网络吗
答：
ResNet和CNN都是卷积神经网络,但是存在以下主要区别:
1. ResNet提出了残差连接(residual connection)的概念,即在卷积层之间加入恒等映射,实现层间的直接连接,以解决随着网络加深,准确率saturation甚至degradation的问题。而普通的CNN网络结构并没有这个设计。
2. ResNet可以构建很深的网络,152层、200层都可以,而普通CNN很难训练这么深的网络。残差连接让梯度可以更容易地流过很深的网络,所以ResNet可以实现更深的网络结构。
3. ResNet的主要创新在于重新考虑神经网络中层与层之间的连接方式,而不是提出全新的层类型。ResNet使用的是普通的卷积层和pooling层,但引入了新的连接方式。而普通CNN在层与层之间使用简单的堆叠连接。
4. ResNet在训练时增加了批量归一化(batch normalization)操作,可以进一步缓解训练深层网络时的梯度消失问题,加快收敛速度。普通CNN中也可以使用,但ResNet的提出已经将其引入到了网络设计之中。
5. ResNet在结构上更简单,因为不需要另外设计新的层类型,这也使其更容易实现和理解。而普通CNN的设计会相对复杂一些。
所以,总的来说,ResNet和普通CNN都是卷积神经网络,但ResNet引入了残差连接和批量归一化的思想,可以打破普通CNN难以训练超深网络的限制,从而实现更高的识别准确率。ResNet的提出标志着卷积神经网络进入网络设计的新阶段。两者在本质上存在差异,ResNet是普通CNN的升级版,性能更加先进。