Resnet

ResNet（Residual Network）是一种深度残差网络，通过引入残差学习来解决深度神经网络中的梯度消失和梯度爆炸问题。ResNet的主要创新点在于其残差块结构，每个残差块包含多个卷积层和一个跳跃连接。这种设计使得网络可以有效地传递梯度，从而训练更深的网络。此外，ResNet还具有较好的鲁棒性和泛化能力，在图像分类、目标检测等领域取得了显著的性能提升。自2015年提出以来，ResNet已经成为深度学习领域的经典模型之一。