如何解决残差网络可以更好地完成哪些图像分类任务？
在处理图像分类问题时，我们什么时候应该求助于深度残差网络，而不是 10-20 层的连续网络？ 它是否取决于类别的数量（更多类别，更深的网络）？ 它是否取决于问题的难度（类别相似，因此难以区分）？ 或者，他们是否因其组装简单而受到赞赏，这使我们初学者可以“深入”？ 示例将不胜感激...
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