ResNet（Residual Network）作为深度学习领域的里程碑式架构，其核心在于引入了残差模块，有效解决了传统深层网络中梯度消失和退化问题。简单来说，残差模块通过“捷径连接”（shortcut connections）将输入直接传递到输出，形成“跳跃连接”的形式，从而让网络更容易被训练。
🔍 残差模块的具体结构由两部分组成：第一部分是标准的卷积操作，用于提取特征；第二部分是通过跳跃连接直接将输入与输出相加。这种设计不仅减少了参数冗余，还显著提升了模型性能。例如，在图像分类任务中，ResNet能够轻松突破百层甚至千层网络的限制，保持高效运行。
🌟 为什么残差模块如此重要？因为它为解决深层网络训练难题提供了全新思路。无论是图像识别、目标检测还是语音处理，ResNet都展现出了强大的泛化能力。未来，随着更多创新技术的应用，ResNet必将在AI领域继续发光发热！🚀