快捷连接 resnet

ResNet（Residual Network）是一种深度残差网络，它在2015年由Kaiming He等人提出。ResNet通过引入残差连接（shortcut connection）解决了深度神经网络训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题，使得网络可以更深更容易训练。

快捷连接（shortcut connection），也被称为跳跃连接（skip connection），是ResNet的核心思想之一。它通过将输入直接添加到网络的输出中，使得网络可以学习到残差（residual）信息。这种残差信息可以帮助网络更好地适应训练数据，提高网络的性能。

在ResNet中，快捷连接通常是通过跨层连接实现的。具体来说，每个残差块（residual block）内部包含多个卷积层，而快捷连接则将输入直接添加到残差块的输出上。这样一来，网络就可以通过学习到的残差信息来更新原始输入，从而更好地适应训练数据。

ResNet的一个重要变体是ResNet-50，它是由50个卷积层组成的深度残差网络。ResNet-50在ImageNet数据集上取得了很好的性能，并成为了深度学习中的经典模型之一。