深度学习中，ResNet（Residual Network）是图像识别领域的里程碑！🤔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。🤔
💡核心概念：ResNet的核心在于“跳跃连接”（捷径），它允许信息直接从一层传递到另一层，避免了信号衰减。例如，在一个典型的残差块中，输入 $ x $ 会直接与经过卷积操作后的输出相加：
$$ y = F(x) + x $$
这里，$ F(x) $ 是卷积层的变换结果，而 $ x $ 则是原始输入，通过这种设计，模型能更轻松地学习恒等映射。
📊图形化解释：想象一座高楼，每一层都依赖下一层的信息。传统网络像爬楼梯，而ResNet则像坐电梯直达高处，效率更高！📈
🚀ResNet的成功让深度网络成为可能，广泛应用于ImageNet等竞赛中，堪称AI领域的“基建狂魔”！💪