ResNet（Residual Network）是一种由微软研究院提出的深度卷积神经网络结构。它在深度学习领域取得了重大突破，主要通过引入“残差学习”机制来解决深层网络训练中的梯度消失和梯度爆炸等问题。ResNet的核心思想是通过跳跃连接（skip connection）将输入直接传递到后续层，从而保留了原始信息，使得网络能够更深更容易地训练。ResNet结构具有非常深的层级结构，在图像识别等任务上取得了很好的性能。
什么是ResNet
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