resnet残差网络介绍

ResNet（Residual Network）是一种深度卷积神经网络模型，旨在解决深层网络训练中的梯度消失和模型退化问题。它的核心思想是引入了残差连接（residual connections），通过跳跃连接来传递信息，使网络更易于训练和优化。

在传统的深层网络中，每个层都是通过非线性变换来学习输入和输出之间的映射关系。然而，随着网络层数的增加，非线性变换可能会导致梯度消失或梯度爆炸，使得深层网络难以训练。ResNet通过引入残差学习来解决这个问题。残差学习的思想是，在每个残差块中，不是直接学习输入和输出之间的映射关系，而是学习残差（即输入与输出之间的差异）的映射关系。

具体来说，ResNet中的每个残差块由两个主要部分组成：恒等映射块（Identity Block）和卷积映射块（Convolutional Block）。

恒等映射块（Identity Block）是一个简单的跳跃连接，用于保持输入和输出的维度一致。它由一系列卷积层、批归一化层和激活函数组成，通过残差连接将输入直接添加到输出上。

卷积映射块（Convolutional Block）包含了一系列卷积层、批归一化层和激活函数，用于学习输入和输出之间的残差映射关系。卷积映射块通常由1x1卷积层、3x3卷积层和1x1卷积层组成，其中1x1卷积层用于降低通道数，3x3卷积层用于进行特征提取和非线性变换。

通过堆叠多个这样的残差块，ResNet可以构建出非常深的网络结构。这种残差连接的设计使得网络更易于训练，同时保持了较浅层网络的特征表达能力。ResNet在图像分类、目标检测、语义分割等计算机视觉任务中取得了显著的性能提升，并成为了深度学习中重要的基础模型之一。