在深度学习领域，ResNet（Residual Network）模型以其独特的残差结构闻名，成为图像识别领域的里程碑。常规的神经网络随着层数增加会出现梯度消失或退化问题，而ResNet通过引入“捷径连接”（Skip Connection），有效解决了这一难题。简单来说，它允许信息直接从前层传递到后层，就像搭桥一样，让训练更高效。
ResNet的核心在于残差块（Residual Block）。每个残差块包含两组卷积层和一个“捷径”，捷径直接将输入加到输出上，形成 \( y = F(x) + x \) 的形式。这种设计不仅简化了优化过程，还显著提升了模型性能。
ResNet的成功应用案例众多，比如ImageNet竞赛中屡获冠军。其变体如ResNet50、ResNet101等，在图像分类、目标检测等领域表现卓越。此外，ResNet的思想也被广泛应用于其他任务，比如视频分析和自然语言处理。
总之，ResNet不仅推动了深度学习的发展，还为解决复杂问题提供了新思路。✨