resnet是指殘差網(wǎng)絡(luò)，是由來(lái)自Microsoft Research的4位學(xué)者提出的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在2015年的ImageNet大規(guī)模視覺(jué)識(shí)別競(jìng)賽中獲得了圖像分類(lèi)和物體識(shí)別的優(yōu)勝。

殘差網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)是容易優(yōu)化，并且能夠通過(guò)增加相當(dāng)?shù)纳疃葋?lái)提高準(zhǔn)確率。其內(nèi)部的殘差塊使用了跳躍連接，緩解了在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中增加深度帶來(lái)的梯度消失問(wèn)題。