残差网络（ResNet）

ResNet 是一种深度神经网络架构，旨在解决极深神经网络中的梯度消失问题。它通过引入跳跃连接（skip connections）实现这一目标，使网络能够学习残差函数。ResNet 在各种计算机视觉任务中取得了极大成功，如图像分类、目标检测和语义分割。例如，在 ImageNet 大规模视觉识别挑战赛中，ResNet 架构取得了最先进的成果。其设计使得训练更深层次的网络成为可能，从而显著提高了视觉识别系统的准确性。