resnet为什么有效

ResNet（Residual Network）是一种深度神经网络结构，通过引入残差连接（residual connection）解决了深度神经网络训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题，从而实现了非常深的网络的训练。ResNet有效的原因有以下几点：

1. 残差连接：在传统的神经网络中，每个层的输出都是由前一层的输出直接计算得到。而在ResNet中，每个层的输出由前面所有层的输出共同计算得到，即通过残差连接将前面所有层的输出直接传到后面的层，从而避免了梯度在反向传播过程中的消失和爆炸。

2. 更深的网络结构：ResNet允许网络结构更深，因为残差连接可以有效地传递信息，使得网络可以更加深入地学习数据的特征，从而提高了网络的准确率。

3. 预训练模型：由于ResNet结构的有效性，它可以被用作预训练模型，通过在大规模数据上进行预训练，然后在特定任务上进行微调，可以大大提高模型的准确率。