作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）在图像分类、物体检测等计算机视觉领域都取得了重大成功，其深度、宽度和复杂性都可以达到极致。但是，随着网络的加深、模型的复杂程度提升，过拟合问题也逐渐凸显。ResNet 则从另一个角度出发，认为网络应该能够训练更好、更准确。通过引入残差结构，它不仅可以增加网络的深度，还可以避免梯度消失或爆炸的问题。本文详细阐述了残差网络的主要特点及其网络结构，并基于 VGG 模型进行分析，比较了普通 CNN 和 ResNet 的优劣和适用场景。最后，作者总结了残差网络在计算机视觉中的多个应用。
2.相关工作
残差网络的研究始于深度残差网络（deep residual networks, DRN），后来又被称作瓶颈残差网络（bottleneck residual networks, BRN）。DRN 是 2015 年 AlexNet 的基础，通过在中间层引入残差单元，使得网络的深度不减少。而 BRN 是 2015 年 Google 提出的一种轻量级网络架构。尽管 BRN 在速度上比 DRN 慢，但相比之下它的网络参数数量却少很多。近年来，深度残差网络由于其简单有效的特点，已经成为主流网络结构。
常规 CNN 和 ResNet 的对比表明，两者均可以实现图像分类任务。CNN 通常由卷积层、池化层、全连接层堆叠而成，而每个卷积层、池化层和全连接层的参数数量都很大，需要进行超参数优化才能取得较好的结果；而 ResNet 只包含一系列卷积层，每层的输出都是输入和前一层的元素之和，因此不需要进行超参数优化。除此之外，ResNet