🌟ResNet学习 | shortcut connection✨

深度学习中，ResNet（Residual Network）凭借其独特的“shortcut connection”机制脱颖而出，成为图像识别领域的扛把子！Shortcut connection的核心思想是通过跳跃连接直接将输入信息传递到深层网络，有效缓解了传统深度网络中的梯度消失问题。🔍

在网络结构中，ResNet引入了恒等映射，即F(x) + x的公式设计。这种做法让信息得以在不同层间自由流动，不仅提升了模型的表现力，还大大降低了训练难度。💡

想象一下，当你在爬一座陡峭的山时，如果每一步都能获得来自起点的支持，是不是会轻松很多？Shortcut connection就是这个“起点支持”，它确保了深层网络依然能够高效学习底层特征，同时不断优化高层抽象。⛰️

ResNet的成功告诉我们：创新并不总是推翻一切，有时一个小小的改进，就能带来巨大的改变！🚀

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