💻人工智能领域中，ResNet（Residual Network）无疑是一个里程碑式的存在。它通过引入残差块（Residual Block），成功解决了深度神经网络训练中的梯度消失问题。🌟想象一下，当你试图建造一座通天塔时，如果每一层都必须重新学习基础技能，那将是多么困难！但ResNet巧妙地绕过了这个问题——它允许信息直接跳跃到更深的层级，就像搭积木一样简单。

每个残差块包含两个或三个卷积层，其中关键在于“捷径连接”（Shortcut Connection）。这条捷径让输入可以直接与输出相加，形成一个闭环。🎯这种设计不仅提升了模型性能，还大大降低了构建超深网络的难度。从图像分类到目标检测，ResNet的应用范围极其广泛。

如今，ResNet已成为许多现代架构的基础模块，比如DenseNet和EfficientNet。它们继承了ResNet的核心思想，并在此基础上进行了优化创新。💪未来，随着技术进步，我们有理由相信，这些强大的网络结构将在更多领域大放异彩！