📘 本文为《Deep Residual Learning for Image Recognition》的中文解读，包含核心思想与技术亮点
1. 论文概述
- 发布时间：2015年（CVPR会议）
- 作者：Kaiming He, et al.
- 核心贡献：提出残差网络（ResNet），解决深度卷积网络的退化问题
- 关键创新：通过**残差块（Residual Block）和跳跃连接（Shortcut Connection）**实现深度网络训练
2. 技术亮点
- 残差块设计
- 使用卷积层+批量归一化+激活函数的组合
- 引入跳跃连接，让网络学习残差映射（如公式：$ F(x) + x $）
- 深度扩展
- 最深模型达152层，突破传统网络深度瓶颈
- 通过**瓶颈层（Bottleneck Layer）**减少参数量（如
3×3×Cin→1×1×Cout）
- 应用场景
- 在ImageNet分类、COCO检测等任务中表现优异
- 成为后续模型（如DenseNet、EfficientNet）的基础架构
3. 拓展阅读
- 📚 ResNet论文原文
- 🧠 ResNet实现教程
- 🌐 深度学习模型对比
💡 小知识：ResNet的跳跃连接设计灵感来源于人类视觉系统的“残差感知”机制，让网络更高效地传递信息！