ResNet神经网络功能

ResNet（Residual Network）是一种深度卷积神经网络，由微软研究院于2015年提出，其主要功能是为了解决深度神经网络训练中可能出现的梯度消失和过拟合问题。ResNet的核心思想是引入了残差块（Residual Block），每个残差块包含一个或多个子层，通过直接添加输入到经过这些子层的输出上，从而让网络能够学习到如何通过跳跃连接跳过一些非重要层，有效地传递梯度。

具体来说，ResNet有以下几个关键特点：
1. 残差连接：它绕过了几个隐藏层，使得信息可以直接从输入层传递到输出层，避免了深层网络中的信息衰减。
2. 非线性shortcut：除了标准的卷积-激活-卷积序列，还包括一个线性的identity mapping，这样即使在网络层很深的时候，信号也可以保持原始输入的一些特征。
3. 宽深权衡：ResNet采用了更深但宽度较小的网络结构，而不是单纯的增加网络的宽度。

ResNet在图像识别、计算机视觉等领域取得了显著成就，如ImageNet分类任务，它推动了深度学习在复杂视觉任务中的应用。