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何恺明ResNet（残差网络）——彻底改变深度神经网络的训练方式 - 知乎
残差网络（ResNet, Residual Network）由何恺明（Kaiming He）等人于 2015 年在微软研究院（Microsoft Research）提出。他们在论文 “Deep Residual Learning for Image Recognition”（CVPR 2016）中首次提出 ResNet，并在 ImageNet 图像分类竞赛（ILSVRC 2015）上取得冠军，证明了超深网络
ResNet——CNN经典网络模型详解 (pytorch实现) - CSDN博客
ResNet （Residual Neural Network）由微软研究院的Kaiming He等四名华人提出，通过使用ResNet Unit成功训练出了152层的神经网络，并在ILSVRC2015比赛中取得冠军，在top5上的错误率为3 57%，同时参数量比VGGNet低，效果非常突出。
7. 6. 残差网络（ResNet） — 动手学深度学习 2. 0. 0 documentation
通过配置不同的通道数和模块里的残差块数可以得到不同的ResNet模型，例如更深的含152层的ResNet-152。虽然ResNet的主体架构跟GoogLeNet类似，但ResNet架构更简单，修改也更方便。
神经网络算法 - 一文搞懂ResNet（残差神经网络） - 文章 - 开发者社区 - 火山引擎
残差神经网络（ResNet）是一种深度卷积神经网络（CNN）的架构，它通过引入“残差学习”来解决深度网络训练中的退化问题。
一文带你看透什么是ResNet - carpell - 博客园
什么是ResNet 首先我们来看什么是ResNet，其全称为Residual Network（残差网络），是一种深度学习的网络结构，由微软研究院的何凯明等人于2015年提出。
ResNet详解：网络结构解读与PyTorch实现教程-腾讯云开发者社区-腾讯云
文章解析ResNet架构，包括残差块、初始卷积层、全局平均池化和全连接层，并提供PyTorch实现与训练实战，展示其在CIFAR-10数据集上的应用。
ResNet 详解 - 知乎
ResNet的经典网络结构有： ResNet-18 、 ResNet-34 、 ResNet-50 、 ResNet-101 、 ResNet-152 几种，其中，ResNet-18和ResNet-34的基本结构相同，属于相对浅层的网络，后面3种的基本结构不同于ResNet-18和ResNet-34，属于更深层的网络。
深度学习：残差网络（ResNet）详解 - CSDN博客
文章浏览阅读1 4k次，点赞35次，收藏5次。摘要：残差网络（ResNet）通过创新性"跳跃连接"机制解决了深度神经网络中的梯度消失问题。该结构允许信息绕过中间层直接传递，使网络可训练至上千层。核心思想是让网络学习输入与输出间的残差，而非直接拟合复杂函数。实验证明ResNet性能随深度增加