AI 大模型计算机科学家群英传：ResNet 残差网络的发明人何凯明

AI 大模型计算机科学家群英传：ResNet 残差网络的发明人何凯明

关键词：ResNet, 残差网络, 何凯明, 深度学习, 计算机视觉, 卷积神经网络, CNN, 图像识别

1. 背景介绍

1.1 问题的由来

随着深度学习技术的不断发展，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）在计算机视觉领域取得了巨大的成功。然而，随着网络层数的增加，传统CNN模型在训练过程中会遇到梯度消失或梯度爆炸的问题，导致训练难度增加，网络性能下降。为了解决这一问题，何凯明等研究者于2015年提出了残差网络（ResNet）。

1.2 研究现状

ResNet的提出，开启了深度学习领域的新篇章。自从ResNet被提出以来，其在图像识别、目标检测、语义分割等任务上都取得了显著的成果，并引领了深度学习模型的发展方向。近年来，随着研究的不断深入，ResNet及其变体模型在学术界和工业界得到了广泛的应用。

1.3 研究意义

ResNet的提出，不仅解决了传统CNN模型在训练过程中遇到的梯度消失或梯度爆