resnet怎么解决梯度消失

ResNet（残差网络）通过使用跨层连接（shortcut connections）解决了梯度消失问题。在传统的深层神经网络中，由于梯度在反向传播过程中会不断缩小，导致神经网络的训练变得困难。而ResNet中的跨层连接可以将输入信号直接传递到输出层，从而避免梯度在反向传播过程中过度缩小。

具体而言，ResNet中的每个残差块（residual block）都包含了一个跨层连接。该连接将输入信号直接传递到输出层，并与输出层的特征图相加。这样，即使梯度在反向传播过程中缩小了，由于跨层连接的存在，输入信号仍然可以直接传递到输出层，从而保持了一定的梯度信息，避免了梯度消失问题。

此外，ResNet还使用了批量归一化（batch normalization）等技术，进一步提高了网络的训练效果和收敛速度。