请详细介绍一下Resnet

ResNet，全称为Residual Network，是由何凯明等人于2015年提出的深度残差网络。

传统的深度神经网络在层数过多时往往会出现梯度消失和梯度爆炸的问题，导致模型训练难度加大，准确率下降。ResNet通过引入残差学习的思想来解决这个问题。残差学习的基本思想是：对于一个恒等映射F(x)，将其与输入的x相加，得到输出H(x)，即H(x)=F(x)+x。残差学习的目标是学习出一个残差函数，将输入x映射为H(x)-x，使得模型的训练更加容易。

ResNet的基本模块是残差块，每个残差块包含两个卷积层，一个恒等映射和一个残差映射。在每个残差块中，输入经过两个卷积层后，再与输入相加，得到残差，最后经过激活函数后得到输出。ResNet采用了跨层连接（shortcut connection），即将输入直接传递到输出，这样可以保证信息的完整性，避免信息丢失。

ResNet的主要贡献在于解决了深度神经网络训练中的梯度消失和梯度爆炸问题，同时还提高了模型的准确率。ResNet在ImageNet数据集上取得了目前最好的结果，成为了图像分类领域的标杆模型。ResNet也被广泛应用于其他计算机视觉任务中，如目标检测、图像分割、人脸识别等