写一份resnet模型的基础理论的引言

引言：

深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，其在图像、语音、自然语言处理等领域有着广泛的应用。其中，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）作为一种特殊的神经网络结构，已经成为图像分类、目标检测等任务的主流模型。

但是，当网络的深度增加时，CNN存在着梯度消失和梯度爆炸等问题，导致难以训练。为了解决这些问题，He等人在2016年提出了残差网络（Residual Network，ResNet）。

ResNet是一种通过引入残差块（Residual Block）来构建深层网络的方法。相比于传统的CNN，ResNet在保证网络深度的同时，提高了网络的准确率。

本文将介绍ResNet的基础理论，包括残差块的设计原理、网络的整体结构、训练中的技巧等方面。