ResNet: 深度残差网络，解决梯度消失和爆炸问题

ResNet（Residual Network）是一种深度残差网络，由Kaiming He等人于2015年提出。在传统的深度神经网络中，随着网络层数的增加，网络的性能会逐渐下降，这被称为梯度消失或梯度爆炸问题。

为了解决这个问题，ResNet引入了残差连接（residual connection）。残差连接是在网络中引入了一条直接连接，将前一层的输出直接加到后一层的输入上，从而将梯度回传到前面的层。这样，即使网络层数很深，梯度仍然可以顺利地传播，避免了梯度消失或梯度爆炸问题。

ResNet的基本单元是残差块（residual block）。一个残差块包含两个卷积层和一个残差连接。其中，第一个卷积层用于提取特征，第二个卷积层用于将提取的特征映射到输出空间。残差连接则将输入直接与输出相加，使得网络能够学习残差（即输入与输出之间的差异），从而更好地适应训练数据。

通过堆叠多个残差块，可以构建深度残差网络。ResNet的网络结构可以根据任务的复杂性和需求进行调整，可以有不同的深度和宽度。在ImageNet图像分类挑战赛上，ResNet在2015年获得了第一名，并且在其他计算机视觉任务中也取得了很好的表现。

总之，ResNet通过引入残差连接解决了深度神经网络中的梯度消失和梯度爆炸问题，使得网络能够更深、更容易训练，从而提升了网络的性能。