ResNet（Residual Neural Network）是一种深度神经网络，由微软研究院的Kaiming He等人在2015年提出。ResNet通过引入残差结构（residual structure）来解决深度神经网络训练中的梯度消失和梯度爆炸问题，从而使得神经网络能够训练更深。
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