resnet是什么？

ResNet（Residual Network）是一种深度卷积神经网络结构，由微软研究院的Kaiming He等人于2015年提出。它通过引入残差连接（residual connection）解决了深度神经网络训练过程中的梯度消和梯度爆炸问题，使得网络更深更容易训练。

在传统的卷积神经网络中，每个网络层都会对输入进行变换，而Net引入了跳跃连接（skip connection），将输入直接与输出相加，从而构建了差块（residual block）。这样的设计使得网络可以学习到残差函数，即输入与输出之的差异，而不是直接学习输入到输出的映射。这种残差学习的方式有助于减轻梯度消失问题，使得网络可以更深层次地进行训练。

ResNet的核心思想是通过残差块的堆叠来构建深层网络。通常情况下，每个残差块内部由多个卷积层组成，其中包括了批归一化和激活函数等操作。此外，为了适应不同的任务和网络规模，ResNet还提出了不同的变种结构，如ResNet-18、ResNet-34、ResNet-50等。