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ResNet（ResidualNetwork，残差网络）是深度学习领域中的重要突破之一，由KaimingHe等人在2015年提出。其核心思想是通过引入残差连接（skipconnections）来缓解深层网络中的梯度消失问题，使得网络可以更高效地训练，同时显著提升了深度网络的性能。本文以一个ResNet的简单实现为例，详细

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