💻ResNet论文笔记 & 代码剖析🚀

最近在研究深度学习中的经典网络架构——ResNet（残差网络）。它通过引入shortcut connection（捷径连接），巧妙地解决了深层网络训练中的梯度消失问题，让模型能够更深更强大！📝

核心思想在于构建一个函数F(x, w)，并通过公式y = F(x, w) + x实现残差学习。简单来说，就是让网络直接学到需要改变的部分，而非整个映射，这大大降低了网络学习的难度。🌟

我不仅研读了论文，还动手实践了代码。从PyTorch框架搭建ResNet的基本结构到调试优化，每一步都让我对深度学习有了更深的理解。💡

如果你也对ResNet感兴趣，不妨一起探讨！一起用技术改变世界吧！💪✨

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