😊 ResNet（残差网络）作为深度学习中的明星模型，以其强大的特征提取能力闻名。它通过引入跳跃连接，有效缓解了深层网络训练时的梯度消失问题，让模型可以更深更高效。但当我们深入研究ResNet实现细节时，一个有趣的问题浮现出来——究竟是该用`float`还是`double`来存储权重和激活值呢？🤔

🎯 实际上，`float`（单精度浮点数）和`double`（双精度浮点数）的选择取决于具体应用场景和硬件支持。通常情况下，`float`因其较低的内存占用和更快的计算速度被广泛采用。而`double`虽然提供了更高的数值精度，却需要更多的内存和计算资源。对于大多数计算机视觉任务而言，`float`已经能够提供足够的精度，因此成为主流选择。😉

第三段：💪 然而，在某些对精度要求极高的特殊场景下（如医学影像分析），可能需要牺牲效率以换取更高精度，这时`double`就显得尤为重要了。总之，合理权衡性能与精度，才能更好地发挥ResNet的强大功能！💪