ResNet（Residual Network）是由Kaiming He等人在2015年提出的一个深度学习模型架构，它通过引入残差连接（Residual Connection）来解决深度神经网络训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题。ResNet在ImageNet图像识别挑战赛上取得了非常好的成绩，并且被广泛应用于各种计算机视觉任务。
ResNet的基本结构
ResNet的基本单是“残差块”（Residual Block），它的结构如下：
ResNet的不同版本
ResNet有几个不同版本，如ResNet-18、ResNet-34、ResNet-50、ResNet-101和ResNet-152等，它们的主要区别在于网络的深度和参数数量。
- ResNet-18 和 ResNet-34：主要由基础的残差块组成，没有瓶颈结构。
- ResNet-50、ResNet-101 和 ResNet-152：引入了“瓶颈结构”（Bottleneck Block），在每个残差块中使用1x1、3x3和1x1的卷积层，以减少参数数量和计算复杂度。
ResNet的实现示例（使用PyTorch）
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