深度残差学习是计算机视觉领域的重要突破，由微软研究院提出的ResNet（残差网络）模型为代表。该技术通过引入残差块（Residual Block）解决了深度神经网络训练中的梯度消失问题，使网络可以轻松扩展到数百层。
核心特点
- 🔄 残差块结构：通过跳跃连接（skip connection）让网络学习输入与输出的残差映射，简化训练难度
- 📈 深度扩展：ResNet-152等模型可实现超深网络，同时保持高精度
- 🧠 性能优势：在ImageNet等数据集上显著提升分类准确率，成为基准模型
- 📊 可视化效果：残差块能有效保留特征信息，增强模型可解释性
应用场景
- 🖼️ 图像分类（如ImageNet竞赛）
- 📷 目标检测（与Faster R-CNN等模型结合）
- 🧩 风格迁移与图像生成
- 🧪 模型压缩与知识蒸馏
扩展阅读
如需了解ResNet的具体实现或应用场景，可访问：
ResNet应用详解
相关技术
深度残差学习与以下技术密切相关：
通过残差学习，现代AI模型能够更高效地处理复杂任务，是图像识别领域的核心技术之一。