简介：摘要本文基于经典的残差网络结构，提出一种改进后的残差模块。该结构可以在不增加网络深度的前提下，提取更多的样本特征，从而提升网络性能。以MNIST手写字体库为训练集，使用tensorflow做为机器学习库，在GPU上训练模型。实验结果表明，改进后的残差模块可以更好的提出网络特征，从而提高预测的准确度。
基于改进残差网络的图像处理研究
