resnet与深度学习模型的演进
发布时间：2025-04-27 13:59:17来源：
在深度学习领域，ResNet（Residual Network）无疑是一个里程碑式的存在。由何凯明等人提出，ResNet通过引入残差块解决了传统深度神经网络中梯度消失的问题，使得训练极深的网络成为可能。这一创新极大地推动了图像识别等任务的发展。
ResNet的核心思想在于“跳跃连接”（skip connection），即在网络中添加跨层的直接路径，使信息能够绕过若干非线性层直接传递。这种设计不仅缓解了梯度弥散问题，还增强了模型对特征的学习能力。ResNet的成功催生了一系列变体，如ResNeXt和EfficientNet，它们进一步优化了网络结构以适应不同的应用场景。
此外，ResNet的应用范围远超图像分类，它被广泛应用于目标检测、语义分割等领域，并为后续研究提供了重要的参考框架。随着计算资源的不断进步，ResNet仍将在人工智能发展中扮演重要角色，助力更多复杂的任务实现突破。
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