什么是resnet

ResNet（Residual Network）是一种深度卷积神经网络，由微软研究院提出。它通过引入残差模块（Residual Block）来解决深度神经网络训练中的梯度消失问题。ResNet的核心思想是在网络中引入跨层连接，即在后续层的输出和前面层的输出之间建立直接连接，这样可以避免信息在深度网络中的流失，提高了网络的训练效率和准确率。ResNet在ImageNet数据集上取得了非常好的成绩，并在各种视觉任务中得到广泛应用。