> 数据图表一起讨论下残差网络模型结构示意图2025-5-2传统神经网络在处理高维空间数据时往往需要使用较多的非线性层，每一层通过前一层的输出来提取特征，所以随着神经网络层数的增多，训练时反向传播过程伴随着会出现梯度爆炸和梯度 消 失 等 问 题 使 得 神 经 网 络 无 法 有 效 提 取 数 据 中 的 有 效 信 息 甚 至 训 练 失 败 。 而 残 差 网 络（Residual Network，ResNet）则通过构建跳跃连接（skip connection）允许梯度直接回传至浅层，从而缓解了深层网络训练时普遍存在的梯度消失与网络退化问题，使得构建超深层网络成为可能。残差连接本质上是构建了恒等映射（Identity Mapping）的捷径路径，使网络在无需额外参数的情况下学习输入与输出的残差（即增量变化），实验表明这种设计显著提升了模型对复杂特征的提取能力。东方证券金融地产
