深度学习里程碑ResNet全解析：残差连接如何重塑神经网络

本文深入解读了何恺明团队的ResNet论文，这是深度学习领域的里程碑之作。文章详细剖析了深层网络面临的“退化问题”，并解释ResNet如何通过引入残差连接，将学习目标从完整映射转化为残差映射，从而有效解决了梯度消失和优化难题。这一创新不仅让训练数百层的网络成为可能，更深刻影响了DenseNet及Transformer等后续主流架构。文中包含原理解析、架构图解及PyTorch实战代码，适合希望深入理解AI底层逻辑的读者。