残差网络（ResNet）

残差网络（ResNet，Residual Networks）是一种深度卷积神经网络架构，它通过引入“残差学习”的框架来解决深度网络训练中的梯度消失和梯度爆炸问题。ResNet的核心思想在于使用“快捷连接”或“跳跃连接”（skip connections）直接将网络某层的输出传递到更深层的某些层，从而让部分输入可以绕过一层或几层的卷积操作直接参与到后续层的计算中。

ResNet通过以下两种方式有效地训练更深的网络：
1. **残差模块**：在传统卷积神经网络层之间加入“跳跃连接”，使得输入可以直接加上该层卷积操作后的输出。这样，即使网络很深，每一层的梯度都可以直接从前一层或者更前的层传播回来，从而缓解梯度消失的问题。
2. **恒等映射**：跳跃连接通常连接的是具有相同维度的输入和输出。当维度不一致时，通过一个线性投影（例如1x1卷积核）来调整维度，使得它们匹配，保证可以进行相加操作。

ResNet的出现极大地推动了深度学习领域的发展，它允许研究人员构建更加深的网络结构，而不必担心网络过深带来的优化难题。ResNet在多个视觉任务中取得了突破性的成果，并且其残差学习的思想也被广泛应用到其他类型的神经网络中。

相关问题

深度残差网络resnet

深度残差网络（ResNet）是由微软研究院提出的一种深度神经网络结构。传统的深度神经网络结构随着层数的增加，网络的训练难度和准确率都会遇到瓶颈，这是因为随着网络的加深，梯度消失和梯度爆炸问题会越来越严重，导致网络无法训练或训练效果不稳定。

ResNet采用了残差学习的思想，即在网络中添加“残差块”，使网络可以学习到残差（Residual）信息，从而避免了梯度消失和梯度爆炸问题。残差块的结构是通过跨层连接（shortcut connection）实现的，即将输入直接与输出相加，使网络可以在保证信息流畅的同时更深。

ResNet在ILSVRC2015比赛中，以3.57%的错误率夺得了ImageNet分类任务的冠军，并在其他任务上也取得了显著的效果，成为了深度学习领域的经典模型之一。

残差网络ResNet与LeNet的区别在哪里

ResNet和LeNet的主要区别在于它们的深度和结构。ResNet是一种非常深的卷积神经网络，它使用残差块来解决梯度消失问题，而LeNet是一种相对较浅的卷积神经网络，它主要用于手写数字识别。此外，ResNet还使用了全局平均池化层来减少参数数量，从而提高了模型的效率。