简单介绍一下Deep Residual Learning for Image Recognition

Deep Residual Learning是一种深度学习架构，被用于图像识别任务，它是由何凯明等人在2015年提出的。传统的深度神经网络往往会受到梯度消失的问题，导致训练过程中模型性能无法进一步提升。为了解决这个问题，ResNet提出了残差结构，使得模型可以学习到残差，从而更好地适应训练数据，并且可以更好地利用深度网络的优势来提升性能。

ResNet模型中的每个残差块都包含一个跳过连接，这个连接将输入直接传递到块的输出，从而使得网络可以直接学习到残差，并且可以更好地优化。这种结构可以使得网络的深度更深，并且可以提高模型的准确性。ResNet模型在ImageNet数据集上实现了当时最好的结果，并且在许多其他任务上也取得了巨大的成功。