深度学习中，ResNet（Residual Network）无疑是一个里程碑式的存在！它的核心思想在于引入了残差结构（Residual Block），通过跳跃连接（Skip Connection）解决了深层网络训练中的梯度消失和退化问题。🚀
想象一下，当你搭建一座高楼时，如果每层都必须重新规划基础，那将变得异常困难。而ResNet就像在建筑中加入了电梯，让你可以轻松跨越多层，直达顶层！🔍
ResNet的创新不仅体现在网络架构上，还极大地提升了模型性能。例如，在ImageNet数据集上，ResNet-50、ResNet-101等模型表现卓越。如今，ResNet已成为图像分类、目标检测等多个领域的基础模型之一。📸🔍
无论是初学者还是资深研究者，掌握ResNet都是迈向深度学习世界的必经之路！💪🌟
深度学习 人工智能 ResNet