在深度学习领域，ResNets可谓是里程碑式的技术突破！它通过引入“跳跃连接”（skip connections），有效解决了深层网络训练中的梯度消失问题。🤔想象一下，当你试图搭建一座高楼时，如果每层都必须重新规划基础，那工程将无比复杂。而ResNets就像为建筑加装了电梯，信息可以直接从某一层跳到另一层，让模型训练更加高效。
ResNets的核心思想是：让网络学会去拟合残差函数而非直接拟合目标函数。这样不仅提升了模型性能，还使得超深网络（如152层甚至更深）成为可能。🚀这在图像识别、语音处理等任务中表现尤为突出！
例如，在ImageNet数据集上，ResNets轻松击败了传统卷积神经网络，准确率大幅提升！💪未来，随着更多创新技术结合，ResNets必将在AI发展中继续发光发热！✨