近年来，深度学习在图像识别等领域取得了显著进展，而ResNet（Residual Network）无疑是其中的明星模型之一！_ResNet的核心在于引入了“残差块”(Residual Block)，通过跳过部分网络层的方式解决了深层网络训练中的梯度消失问题。🚀

想象一下，当你搭建一座高楼时，如果每一层都必须重新设计基础结构，这将多么困难！但ResNet就像为建筑工人提供了电梯，可以直接跨越几层去处理更高楼层的问题。这样不仅效率提高，还能确保整体结构更稳固。✨

那么，ResNet的全称是什么呢？它其实是“Residual Neural Network”的缩写，由何凯明等人于2015年提出。凭借其创新性设计，ResNet成功打破了当时ImageNet竞赛的记录，并成为后续许多研究的基础。🏆

如今，ResNet已被广泛应用于计算机视觉、语音识别等多个领域。无论你是初学者还是资深开发者，掌握ResNet都是一项非常有价值的技能哦！🌟