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用于二分类的ResNet -仅交叉验证准确度的2个值

ResNet是一个深度残差网络，用于解决深度神经网络训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题。它通过引入残差连接来构建深层网络，使得网络可以更容易地学习到恒等映射，从而提高了网络的训练效果和准确度。

对于二分类任务，ResNet可以通过在最后一层添加一个全连接层，并使用sigmoid激活函数将输出映射到[0, 1]的范围内，来进行二分类预测。通常情况下，准确度是评估模型性能的重要指标之一。

交叉验证是一种常用的模型评估方法，它可以更准确地评估模型的性能，并且可以减少因为数据集划分不同而引起的偏差。在交叉验证中，将数据集划分为K个子集，每次使用其中K-1个子集作为训练集，剩下的一个子集作为验证集，重复K次，最后将K次的评估结果取平均作为模型的性能指标。

对于用于二分类的ResNet模型，交叉验证准确度的2个值表示在进行K次交叉验证时，每次验证集上的准确度结果。这两个值可以用于评估模型的稳定性和一致性，如果两个值接近，则说明模型在不同的验证集上表现相似，具有较好的泛化能力。

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