卷积神经网络resnet

ResNet是一种非常流行的卷积神经网络结构，它在2015年由微软研究院的研究员提出。ResNet的全称是Residual Network，它的主要特点是采用了残差连接（residual connection）来解决深层神经网络训练过程中的梯度消失问题。

在传统的卷积神经网络中，信号会沿着网络的层层传递，每一层的输出都是由前一层的输入经过非线性变换得到的。然而，随着网络层数的增加，梯度在反向传播过程中逐渐变小，导致网络难以进行有效训练。

ResNet通过引入残差连接来解决这个问题。残差连接是指在网络中引入一个跨越多个层的直接连接，使得网络可以学习到残差映射（residual mapping）。通过将输入直接加到输出上，可以避免梯度消失问题，同时也有助于信息的传递。

ResNet主要使用了带有恒等映射（identity mapping）的残差块（residual block），其中恒等映射是指输入与输出具有相同的维度。这种设计使得网络可以更容易地学习到恒等映射，而不需要额外的参数。

总的来说，ResNet的创新主要在于引入了残差连接，解决了深层神经网络难以训练的问题。它在多个计算机视觉任务中取得了非常好的性能，成为了深度学习领域的重要里程碑之一。