深度学习领域中，ResNet（残差网络）无疑是一项里程碑式的技术突破。它通过引入“残差块”解决了深层网络训练中的梯度消失问题，让模型能够达到前所未有的深度。🌟

首先，从理论角度看，ResNet的核心在于通过跳跃连接（skip connections），使得网络可以直接学习到输入与输出之间的映射关系。这种设计不仅提升了模型性能，还大幅降低了优化难度。📚

其次，在实现层面，构建ResNet并不复杂。以PyTorch为例，只需定义基础的卷积层和BatchNorm层，并结合残差结构即可完成搭建。同时，通过调整网络深度（如18层、50层等），可以适配不同任务需求。🔧

最后，实验数据显示，ResNet在图像分类任务上表现优异，尤其在ImageNet数据集上的准确率远超传统CNN模型。此外，其强大的泛化能力也使其广泛应用于目标检测、语义分割等领域。📈

总的来说，ResNet凭借创新性的架构设计，已成为现代计算机视觉不可或缺的一部分！📸