深度残差网络（ResNet）多特征分类识别（故障诊断），Matab源代码，代码已调试好，评估指标全面，出图多，可用于SCI论文图，注释详细，编程逻辑清晰易懂，提供源代码附带案例数据集可直接main函数一健运行。采用excel数据集形式方便数据集的替换。

在深度学习中，一般来说，神经网络层数越多，网络结构也就越复杂，对复杂特征的表示能力就更强，对于复杂的数据集，就有更强的预测能力。但是在实际上，增加神经网络的层数后，训练误差往往不降反升。这是因为单纯的提升网络的深度会导致梯度在反向传播中损失信息，也就是梯度信息在从顶层反向传播到底层时会逐渐的消失，导致顶层参数更新的快，但底层几乎不会更新，但某一层停止学习，则信号就会在这一层直接消失，导致信息无法传递到底层，从而造成梯度消失的现象。此外，在深层的神经网络中如果某一层与原模型产生了较大的偏差，预测结果反而不如原模型，后续的网络会不断加剧这个问题，模型一直往错误的方向更新，导致“负优化”。

为了解决上面的问题，我们可以使用残差网络ResNet，ResNet最初就是为了解决“负优化”问题的，但同时它也能解决梯度信息在反向传播过程中逐渐消失的问题。

深度残差网络（ResNet）有效的解决了以上问题。

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