请详细说说深度残差网络的发展历程

深度残差网络（Deep Residual Network，简称ResNet）是由何凯明等人于2015年提出的一种深度神经网络结构。ResNet提出了残差学习的概念，通过在网络中引入残差块，使得网络在深度增加的情况下仍然能够保持较好的性能。

深度残差网络的发展历程如下：

1. 传统的深度神经网络在深度增加时会出现梯度消失或梯度爆炸问题，导致训练困难。为了解决这个问题，一些方法被提出，比如使用更好的初始化方法、使用更好的优化器等。

2. 2014年，Simonyan和Zisserman提出了VGG网络，该网络采用了非常小的卷积核和大量的卷积层，达到了很好的效果。但是，该网络在深度增加时会出现性能下降的问题。

3. 2015年，何凯明等人提出了深度残差网络（ResNet）。ResNet提出了残差学习的概念，通过在网络中引入残差块，使得网络在深度增加的情况下仍然能够保持较好的性能。同时，ResNet还提出了一种“全预激活”的结构，即将BN-ReLU-Conv的顺序改为Conv-BN-ReLU的顺序，以提高网络的效率。

4. 随着ResNet的提出，越来越多的深度残差网络结构被提出，比如DenseNet、FractalNet等。这些网络结构都采用了残差学习的思想，并在不同的方面进行了改进。

总之，深度残差网络的提出对深度学习的发展有着非常重要的意义。它不仅解决了深度增加时的梯度消失和梯度爆炸问题，还提高了网络的性能和效率，为深度学习的研究和应用带来了新的思路和方法。