Residual Block是什么意思

Residual Block是深度学习中的一个概念，指的是一种特殊的神经网络层结构，用于解决深度神经网络中的梯度消失和梯度爆炸问题。Residual Block可以通过添加残差连接来实现，即直接将输入数据加到输出数据中，使得神经网络可以更有效地学习复杂的特征。这种结构被广泛应用于图像识别、自然语言处理等领域中的深度神经网络模型中。