Residual Networks，简称ResNet，是一种深度学习网络结构，由微软研究院的研究员在2015年提出。ResNet的核心思想是引入残差学习，使得网络能够学习更深层的特征表示。
残差学习
在传统的深度神经网络中，随着网络层数的增加，梯度消失或梯度爆炸问题会变得更加严重，导致网络难以训练。残差学习通过引入残差块（Residual Block）来解决这个问题。
残差块包含两个部分：卷积层和捷径连接（Shortcut Connection）。捷径连接可以直接将输入数据传递到下一层，从而减少梯度消失或梯度爆炸的问题。
ResNet的优势
- 深度可训练：ResNet可以训练非常深的网络，而不会出现梯度消失或梯度爆炸问题。
- 性能提升：与传统的深度神经网络相比，ResNet在图像识别等任务上取得了显著的性能提升。
- 模型轻量：虽然ResNet可以训练非常深的网络，但其模型大小并不大，易于部署。
图片示例
ResNet结构
扩展阅读
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