ResNet出自原文哪一段？

ResNet这个词第一次出现在论文的标题中，即"Deep Residual Learning for Image Recognition"。但是，如果要找到ResNet这个名词第一次正式出现的位置，那么应该是在论文第三页的第二段，该段提到了ResNet网络的创新点和主要思想。具体来说，该段提到了残差块和跳跃连接的引入，以及堆叠残差块来增加网络深度的方法。因此，可以认为这一段正式提出了ResNet这个网络结构。

相关问题

resnet50和resnet的区别？

ResNet50和ResNet都是深度学习中常用的卷积神经网络模型，它们的主要区别在于网络的深度和参数量。

ResNet50是一个50层的深度卷积神经网络，它包含了49个卷积层和1个全连接层，参数量为23.5M。而ResNet则是一个更深的网络，包含了101层或152层，参数量分别为42.5M和58.3M。

由于ResNet的深度更深，因此它可以更好地学习到更复杂的特征，但同时也需要更多的计算资源和更长的训练时间。因此，在实际应用中，需要根据具体的任务和计算资源的限制来选择合适的模型。

ResNet如何解决梯度消失问题？

ResNet通过使用残差连接（Residual Connection），来解决梯度消失问题。在传统的卷积神经网络中，网络深度增加时，梯度会逐渐变小，从而导致梯度消失问题。ResNet 的残差连接可以让信息在网络中更加顺畅地传递，从而避免了这个问题。

残差连接的主要思想是：在网络的某一层中，将输入的特征图直接加到输出的特征图中，从而形成一个“跳远连接”（skip connection）。这样，网络就可以学习到相对于该层的变化，而不是从头开始学习整个函数，从而避免了梯度消失的问题。

具体来说，在ResNet中，每个残差块（Residual Block）的输入和输出之间都加入了一个跳远连接，如下图所示：


其中，F(x)表示残差块内部的变换，x表示输入的特征图，H(x)表示输出的特征图。在计算输出时，将输入x和输出H(x)相加，得到最终的输出F(x)+x。这样，网络就可以学习到相对于该层的变化，从而避免了梯度消失的问题。

通过使用残差连接，ResNet可以轻松地训练深度网络，从而在图像分类、目标检测、语义分割等任务中取得了很好的效果。