resnet工作原理

resnet（残差网络）是一种深度学习神经网络模型，它的工作原理是通过引入残差连接来解决深度网络中的梯度消失和梯度爆炸问题。

在传统的卷积神经网络中，信号会逐层传递，每一层都会对输入信号进行变换，然后再将变换后的信号传递给下一层进行处理。但是，随着网络层数的增加，信号经过多次变换可能会出现信息损失，导致网络性能下降。而resnet通过添加残差连接，将输入信号直接传递给输出，使得原始的输入信号能够绕过部分层的变换，保留更多的信息。

具体来说，resnet中的残差连接是通过在每个残差块中引入跳跃连接来实现的。每个残差块由两个卷积层组成，其中第一个卷积层用于对输入信号进行变换，第二个卷积层用于将变换后的信号与输入信号相加得到最终的输出。这样，在反向传播过程中，梯度可以直接从输出传递到输入，避免了梯度消失和梯度爆炸问题的发生。

因此，resnet的工作原理可以总结为使用残差连接来构建深层网络，保留更多的信息，解决梯度消失和梯度爆炸问题，提高网络的性能和训练效果。

参考文献：
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- *1* *3* [ResNet残差神经网络原理详解与ResNet50代码实现详解（附keras代码实现详解）](https://blog.csdn.net/weixin_40651515/article/details/105822437)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [ResNet18的基本原理及tensorflow2.0实现](https://download.csdn.net/download/weixin_38723516/14034599)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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