🌟Resnet详解：从原理到结构_resnet block💡
发布时间：2025-03-26 05:10:20来源：网易编辑：邱枝敬
ResNet（Residual Network）是深度学习领域中一个里程碑式的架构，尤其在图像识别任务中表现卓越。它通过引入残差块（Residual Block），成功解决了深层网络训练中的梯度消失问题。✨
核心思想在于“跳跃连接”（Skip Connection），即直接将输入加到网络深层的输出上，形成 F(x) + x 的形式。这种设计让网络能够更容易地学习恒等映射，从而避免了随着层数增加性能下降的现象。🌲
ResNet的基本组成单位是残差块，由两到三个卷积层构成，并包含一个跳跃连接。每个模块可以看作是一个小型子网络，层层堆叠后构建出强大的深度神经网络。💻
该模型不仅大幅提升了模型精度，还显著减少了参数量，使训练更加高效稳定。无论是学术研究还是工业应用，ResNet都堪称经典之作！👏
深度学习 ResNet 人工智能
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