ResNet深度学习模型

ResNet（残差网络）是一种深度学习模型，它通过引入残差连接来解决深度神经网络中的梯度消失和梯度爆炸问题。这种网络结构允许信息在网络中直接跨层传递，从而大大提高了训练的效率。ResNet的主要创新之处在于其残差模块的设计，每个残差模块包含两个或更多的卷积层，这些层之间的输出被相加而不是被直接连接。这种设计使得网络可以学习到更复杂的特征表示，同时也使得网络的深度不再受到梯度消失问题的制约。ResNet已经被广泛应用于图像分类、目标检测和语义分割等计算机视觉任务中，并在多个国际顶级比赛中取得了优异的成绩。