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ResNet是一种CNN，用于解决深度网络中的梯度消失问题。它的架构允许网络学习多层特征，避免陷入局部最小值。
为什么要使用ResNet？
深度神经网络的层数增加可以提高模型的准确性，但随着层数进一步增加，准确性反而会下降。这是因为随着网络的深度增加，训练误差也会增加，最终导致测试误差增加。因此，网络在处理新数据时无法很好地泛化，从而降低了效率。总的来说，增加模型的层数并不能显著提高模型的性能，反而可能导致性能退化。
我们就可以利用残差网络解决这种退化问题。
残差网络通过在层之间添加恒等映射，实现将输入直接传递到输出，使网络能够有效地学习函数。这样做的好处是保留了输入信息，避免了梯度消失问题，同时提高了网络的训练效率。
具体为：
ResNet的关键创新之一是引入了残差连接，通过这种连接方式，网络可以更好地保持信息的流动并有效地解决梯度消失的问题。残差连接是一种捷径，允许信息直接绕过网络的某一层或多层并传递到输出端。这种连接方式使得网络可以学习残差函数，并对参数进行微小的更新，从而加快网络的收敛速度并提高性能。通过利用残差连接，ResNet在深层网络中取得了显著的性能提升。
残差连接的思想是通过学习残差函数来实现更容易的输入到输出映射。
ResNet的特点
以下是ResNet（残差网络）架构的主要特征：
残差连接：ResNet包含残差连接，可以训练非常深的神经网络并缓解梯度消失问题。
恒等映射：ResNet使用恒等映射作为残差函数，通过学习残差映射而不是实际映射，使训练过程更容易。
深度：ResNet可以创建非常深的神经网络，可以提高图像识别任务的性能。
更少的参数：ResNet使用更少的参数获得更好的结果，使计算效率更高。
更先进的成果：ResNet在各种图像识别任务上取得了更先进的结果，ResNet已经成为图像识别任务广泛使用的基准。
通用且有效的方法：残差连接是启用更深层网络的通用且有效的方法。
