ResNet: 深度学习中的突破性网络结构 - 介绍与发展

ResNet是一种深度神经网络结构，由Kaiming He等人在2015年提出。ResNet的全称是Residual Network，即残差网络。它的主要特点是通过引入残差块（Residual Block）解决了深度神经网络训练过程中出现的梯度消失和梯度爆炸问题，从而使得网络可以更深更复杂。

ResNet的发展可以追溯到2012年，当时Alex Krizhevsky等人提出了AlexNet，这是一种深度卷积神经网络结构，用于在ImageNet数据集上进行图像分类任务。AlexNet的出现引起了深度学习的热潮，但同时也揭示出了一个问题：随着网络层数的增加，深度神经网络的准确率反而会降低，这被称为'退化问题'。

为了解决这个问题，Kaiming He等人提出了ResNet。ResNet在每个卷积层后面增加了一个残差块，这个残差块包括两个卷积层和一个跳跃连接（shortcut connection）。跳跃连接将输入数据直接传递到输出层，从而让网络可以学习到残差，从而避免了梯度消失和梯度爆炸问题。

ResNet的出现引起了深度学习领域的广泛关注和研究，它不仅在图像分类任务中取得了很好的效果，还被用于语音识别、自然语言处理等各种领域。在ResNet的基础上，还出现了一系列的变种和改进，例如DenseNet、SqueezeNet等。