resnet算法原理详解

ResNet是一种深度卷积神经网络，它提出了一种跨层连接的结构，可以训练更深的网络，并且可以避免梯度消失或爆炸的问题。ResNet通过使用残差块（residual block）来实现跨层连接，每个残差块包含两个卷积层和一个跨层连接。

ResNet的主要思想是学习残差，即学习每个层相对于前一个层的差异。它通过将输入和输出相加来实现跨层连接，从而有效地保留了信息。在训练过程中，ResNet会尝试学习如何将输入“拟合”为输出，如果两者很接近，则跨层连接可以传递较少的信息；如果两者存在较大的差异，则跨层连接可以传递更多的信息。

ResNet的优点在于它可以训练比以前更深的神经网络，并且具有更好的泛化能力。此外，由于跨层连接的存在，ResNet可以很容易地实现残差学习和特征共享。这些特性使得ResNet成为计算机视觉领域中最常用的模型之一。