resnet如何解决梯度消失

ResNet（残差网络）通过引入残差连接来解决梯度消失问题。传统的神经网络中，每一层的输入都是前一层的输出，通过多层非线性变换，最后得到输出。但是，这样的堆叠层可能会导致梯度消失或梯度爆炸的问题，因为每一层的梯度都要乘以该层的权重矩阵。

ResNet引入了残差连接，即在每个卷积块的输入和输出之间添加一个跨层连接，使得输出可以直接与输入相加。这种连接可以让梯度更容易地传播，避免了梯度消失和梯度爆炸的问题，同时也可以加速模型的收敛。

具体来说，ResNet的每个卷积块包含两个卷积层和一个跨层连接。该连接将输入直接加到卷积层的输出中，使得输出可以通过跨层连接直接达到后面的卷积层。这种残差连接可以让模型更深，同时也更容易训练。