深度学习领域中，ResNet（Residual Network）以其卓越的表现脱颖而出。其核心在于残差块（residual block），这一基本结构单元功不可没！💡

残差块的设计巧妙地解决了深层网络中的梯度消失问题，使训练更高效。它通过引入“捷径连接”（shortcut connection），直接将输入信息传递到输出层，形成一种“跳跃式”的信息流动方式。这种设计不仅提升了模型的表达能力，还让网络可以轻松达到上百甚至上千层深度。🚀

ResNet的典型应用场景包括图像分类、目标检测等任务。比如，在ImageNet数据集上，ResNet以惊人的准确率刷新了记录，堪称里程碑式的突破！🎯

此外，ResNet的成功也推动了后续研究的发展，如DenseNet和EfficientNet等架构的诞生。可以说，ResNet不仅是技术上的创新，更是推动AI行业前进的重要力量之一。💪

深度学习 ResNet 人工智能 🚀✨