深度学习领域中，ResNet（残差网络）无疑是里程碑式的研究成果之一！这篇论文提出了一种全新的网络结构，解决了传统深层网络训练中的梯度消失和退化问题。✨通过引入“残差块”，ResNet成功构建了上百层甚至上千层的神经网络，大大提升了模型性能。
首先，ResNet的核心思想是通过跳跃连接（skip connections），让网络能够直接学习残差函数而非目标函数本身。这不仅简化了优化过程，还显著提高了模型的泛化能力。💡其次，实验结果表明，随着网络层数增加，ResNet的表现远超传统网络架构，比如VGG等。这种突破性进展为计算机视觉任务（如图像分类、目标检测等）奠定了坚实基础。
此外，ResNet的成功也引发了后续一系列研究热潮，包括DenseNet、EfficientNet等新型架构的诞生。🎉无论你是AI初学者还是资深工程师，理解ResNet都至关重要。它不仅是技术上的飞跃，更是推动整个领域发展的强大动力！💪
深度学习 人工智能 ResNet 论文解读