ResNet（Residual Network）作为深度学习领域的里程碑式架构，以其卓越的性能闻名于世。其核心在于引入了残差块（Residual Block），有效解决了深层网络中的梯度消失和退化问题。👀

首先，ResNet的基本单元是残差块，它通过跳跃连接（Shortcut Connection）直接将输入信息传递到输出，从而避免了传统网络中随着层数增加带来的性能下降。这种设计让模型能够轻松突破百层甚至千层的限制，为图像识别等复杂任务提供了强大的支持。💻

搭建ResNet模型时，我们通常从一个简单的卷积层开始，随后堆叠多个残差块。每个残差块内部包含两个或三个卷积层，以及关键的跳跃连接机制。通过调整残差块的数量与类型，可以灵活构建不同规模的ResNet模型，如ResNet-18、ResNet-50等。🔧

ResNet不仅在ImageNet竞赛中取得了优异成绩，还在医疗影像分析、自动驾驶等多个领域展现出巨大潜力。掌握ResNet原理，不仅能提升你的技术实力，还能激发更多创新想法！💡