讲一下Resnet残差网络

ResNet（Residual Network）是一种深度卷积神经网络，其主要特点是残差连接（residual connection），可以有效地解决深度神经网络中的梯度消失问题。在ResNet中，每个残差块包含两个卷积层和一个残差连接。残差连接将输入直接加到输出上，使得模型可以直接学习残差，从而避免梯度消失问题。

ResNet的核心思想是：引入了“跳跃连接”（shortcut connection），在网络中引入了一条直接从输入到输出的路径，使得信息可以更加直接地传递。这种跳跃连接可以让网络更加深层、更加复杂，同时还可以避免梯度消失和梯度爆炸等问题，使得网络更容易训练。

ResNet在ImageNet Image Classification Challenge比赛中表现出色，取得了第一名的好成绩，成为了深度学习领域的重要突破之一。它也被广泛应用于计算机视觉领域的图像分类、目标检测、语义分割等任务。