深度学习中，神经网络层数越深通常意味着更强的表达能力，但同时也可能引发梯度消失或退化问题。这时，ResNet（残差网络）登场了！它通过引入“捷径连接”（Skip Connection），巧妙解决了这些问题。

在ResNet中，每个残差块包含两个或多个卷积层，同时还有一个直接的输入输出路径。这种设计允许信息直接跳过某些层，避免了梯度消失的风险。例如：一条数据经过几层处理后，还能与原始输入叠加，形成新的特征表示。这就像给模型装上了“加速器”，让它能轻松应对上百甚至上千层的复杂结构。

此外，ResNet还大幅提升了图像分类任务的表现，如在ImageNet竞赛中屡创佳绩。如今，这项技术已广泛应用于目标检测、语音识别等领域，为AI发展注入强劲动力！🚀

深度学习 人工智能 ResNet

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