如何使用残差网络缓解浅层卷积神经网络的梯度消失问题？

残差网络（Residual Network）的提出是为了解决深度卷积神经网络中梯度消失的问题。在传统的浅层卷积神经网络中，随着网络层数的增加，梯度会逐渐变小，导致网络训练困难甚至无法收敛。而残差网络则通过引入“跳跃连接”（shortcut connections）的方式，让信息可以直接沿着网络的底层传递到高层，从而缓解梯度消失的问题。

具体来说，残差网络的基本模块是残差块（Residual Block），每个残差块包含两个卷积层和一个跳跃连接。在传统的卷积神经网络中，每个卷积层的输入是上一层的输出，而在残差块中，卷积层的输入是上一层的输出和跳跃连接的输入的和，即：

$$ \text{output} = \text{input} + \text{f}(\text{input}) $$

其中，$\text{f}(\cdot)$ 表示两个卷积层的组合，即残差函数。通过这种方式，即使残差函数为零，网络也不会出现梯度消失的问题，因为信息可以直接通过跳跃连接沿着网络底层传递到高层。

实践中，残差网络通常采用深度网络结构，即通过堆叠多个残差块来构建网络。在训练时，可以使用梯度下降等优化算法对网络参数进行更新，从而实现端到端的训练。由于残差网络的引入，深度卷积神经网络的训练变得更加容易，同时模型也具有更好的泛化性能。