📚ResNet网络结构 🌟

深度学习中，ResNet（Residual Network）是一种革命性的神经网络结构，尤其在图像识别领域表现卓越。其核心创新在于引入了残差块（Residual Block），通过跳跃连接（Shortcut Connection）解决了深层网络训练中的梯度消失问题。💡

传统的深层网络在层数增加时，性能可能停滞甚至下降，而ResNet巧妙地利用残差块让信息直接穿过多层网络，从而保持模型的高效性。这种设计不仅提升了模型精度，还大幅降低了训练难度。🚀

ResNet的成功推动了计算机视觉技术的发展，广泛应用于图像分类、目标检测等领域。无论是日常生活中的人脸识别，还是自动驾驶中的场景理解，都能看到ResNet的身影。🚗✨

未来，随着更多优化和变体的出现，ResNet将继续为AI领域注入活力！💪🔥