resnet网络结构

ResNet（Residual Neural Network）是一种深度残差网络结构，由微软研究院的Kaiming He等人于2015年提出。它通过引入了残差模块（residual module）来解决深度神经网络训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题。

ResNet的核心思想是通过直接学习残差映射（residual mapping），使网络能够更容易地拟合恒等映射（identity mapping），从而有效地训练深度网络。残差模块由两个连续的卷积层组成，其中第二个卷积层的输出与输入进行元素级相加，然后再通过激活函数进行非线性变换。

ResNet网络结构中常用的有几个版本，包括ResNet-18、ResNet-34、ResNet-50、ResNet-101和ResNet-152等。这些版本主要通过在网络中添加不同数量的残差模块来控制网络深度。其中，ResNet-50是最常用的版本之一，它在残差模块中使用了50个卷积层。

总的来说，ResNet通过引入残差模块，使得网络能够更好地训练深层结构，取得了在图像分类、目标检测和图像分割等领域的优秀表现。