ResNet，全称为残差网络（Residual Network），是深度学习领域的一项重要突破。它解决了深度神经网络训练中存在的梯度消失问题，使得训练深层网络成为可能。
论文摘要
ResNet 论文发表于2015年，由 Microsoft Research 的 Kaiming He 等人共同撰写。该论文提出了残差学习的概念，并设计了一种名为 ResNet 的网络结构，通过引入残差块来减轻梯度消失问题，从而实现了深层神经网络的训练。
残差学习
残差学习是 ResNet 的核心思想，它通过将输入数据与网络输出数据之间的差异作为残差，直接对残差进行学习，从而避免了梯度消失问题。
ResNet 网络结构
ResNet 的网络结构主要由残差块组成，每个残差块包含一个或多个卷积层，以及可能的批量归一化和ReLU激活函数。残差块通过直接学习输入数据与输出数据之间的差异，使得深层网络训练更加稳定。
图片示例
以下是一个典型的 ResNet 残差块结构：
扩展阅读
更多关于 ResNet 的细节和实现，可以参考以下链接：
总结
ResNet 的提出为深度学习领域带来了巨大的进步，使得训练深层神经网络成为可能。通过理解残差学习的原理和 ResNet 的网络结构，我们可以更好地应用深度学习技术。