📚残差ResNet网络原理详解🚀
发布时间：2025-03-17 14:11:02来源：
深度学习中，ResNet（Residual Network）因其强大的性能而备受关注。它通过引入残差块解决了深层网络训练中的梯度消失问题，使网络能够更深、更高效。💡
核心在于“残差学习”：假设目标输出为H(x)，网络实际输出为F(x)，则通过公式`y = F(x) + x`实现残差计算。这种设计让网络直接学习残差部分，而非完整的输出，从而降低优化难度。🌟
残差块包含两个或多个卷积层，后接一个shortcut连接（恒等映射），两者相加后再激活。若输入输出维度不同，则使用卷积调整维度。💪
ResNet的成功应用不仅限于图像识别，在语音处理、自然语言理解等领域也大放异彩！💪💻✨
深度学习 神经网络 ResNet
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