🌟ResNet模型详细结构🌟

ResNet（Residual Network）是深度学习领域中一款革命性的卷积神经网络架构，由微软研究院提出。它通过引入“残差块”解决了传统深层网络训练中的梯度消失问题，让模型可以轻松达到上百甚至上千层。👀

核心在于其独特的“跳跃连接”设计，即F(x) + x的形式，允许信息直接从一层传递到更深层，大大提升了特征提取能力。最基本的残差块包含两个或多个卷积层，并加入批量归一化(Batch Normalization)和ReLU激活函数。这样的结构既保持了信息完整性，又避免了冗余计算。💻

ResNet50/101/152等版本广泛应用于图像识别任务中，比如ImageNet竞赛冠军。每一版都在基础架构上优化参数数量与性能平衡。无论是处理小目标检测还是大规模分类任务，ResNet都能游刃有余地完成挑战！🎯

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