残差网络概念

残差网络（ResNet）是由来自Microsoft Research的学者提出的卷积神经网络，其在2015年的ImageNet大规模视觉识别竞赛中获得了图像分类和物体识别的优胜。残差网络的特点在于其容易优化，并且能够通过增加深度来提高准确率。

残差网络的核心思想在于引入了残差块（Residual Block）的概念。每个残差块由恒等映射（Identity Mapping）和残差映射（Residual Mapping）两部分组成。恒等映射将输入直接传递到输出，而残差映射则对输入进行非线性变换，并与恒等映射相加，形成残差。这种设计使得模型可以学习到残差，即剩余的映射，而不仅仅是对输入的变换。通过引入残差连接，即使网络非常深，梯度也可以通过残差连接直接传递到较浅层，从而避免了梯度消失的问题。

残差网络的主要优点是易于训练和优化，并且可以通过增加网络深度来提高性能。然而，它也存在一些缺点，例如缺乏所有先前卷积输出到连续特征图的密集拼接，这可能导致信息利用不够充分。

残差网络在图像识别、物体检测、自然语言处理等多个领域都有广泛的应用。通过不断优化和改进，残差网络将继续在计算机视觉和深度学习领域发挥重要作用。