残差连接和残差网络的区别与联系？

残差连接和残差网络都是深度学习中常用的概念，它们有一定的联系但也有一些区别。

残差连接是指在神经网络中将输入直接与输出相加的连接方式。它的目的是为了解决深层网络训练中的梯度消失和梯度爆炸问题。通过将输入直接传递给输出，可以使得网络层之间的信息传递更加顺畅，减少信息的损失。残差连接通常用于卷积神经网络（CNN）和残差神经网络（ResNet）中。

而残差网络（ResNet）是一种特殊的深度神经网络架构，它引入了残差连接。在ResNet中，每个基本块（由若干卷积层和激活函数组成）都包含了一个或多个残差连接。通过这种方式，ResNet能够训练非常深的网络，有效地解决了传统深层网络训练中的问题。

因此，可以说残差连接是残差网络中的一部分。残差连接是一种连接方式，而残差网络是一种具体的网络架构。

相关问题

深度残差网络和残差网络的区别

深度残差网络（Deep Residual Network，简称ResNet）是一种通过引入“残差块”（Residual block）来解决深度神经网络训练过程中梯度消失和退化的问题的网络模型。而残差网络（Residual Network）是指在传统的神经网络架构基础上，引入了残差连接（Residual connection），使得网络可以学习残差映射，从而提高网络深度和性能。

具体来说，深度残差网络是在传统的卷积神经网络（CNN）中加入了残差模块，即在网络中间的某些层中，引入了一个跳跃连接（Skip connection），将输入直接传递到输出，从而构成一个残差块。这种方式可以解决深度网络训练过程中的梯度消失和退化问题，使得网络可以更深、更准确地学习输入与输出之间的映射关系。

而残差网络则是在每个残差块的输入和输出之间建立了一个直接的连接，使得网络可以学习残差映射，进而提高网络性能。这种方式也可以使得网络更深，但相比于深度残差网络，残差网络的残差连接更简单，只是将输入直接添加到输出上。

残差网络和卷积网络区别

残差网络（ResNet）和卷积神经网络（CNN）都是深度学习中常用的模型。它们的区别主要在于模型结构和训练方式。

卷积神经网络是一种逐层递进的神经网络，每一层都由卷积层、激活函数、池化层等组成。卷积层用于提取图像的特征，激活函数用于引入非线性，池化层用于降低特征图的维度大小。CNN的训练过程是通过反向传播算法更新权重参数。

而残差网络则是通过跨层连接（shortcut connection）来解决梯度消失问题，使得深度网络的训练更加容易。残差网络中的每个残差块（Residual Block）都包含了一个跨层连接，可以将前面的特征图直接传递到后面的层中。这种跨层连接可以有效地传递梯度，避免梯度消失的问题。因此，在训练深层网络时，残差网络比卷积神经网络更容易收敛。

总之，卷积神经网络侧重于图像特征提取，而残差网络则侧重于训练深度网络。两者可以结合使用，提高模型的性能。