深度学习领域中，ResNet（Residual Network）堪称里程碑式存在！它的核心思想在于引入残差块（Residual Block），巧妙解决了深层网络训练中的梯度消失问题，让模型层数可以突破百层以上！🔍✨通过叠加这些残差块，ResNet实现了特征的高效传递，大幅提升了图像识别等任务的表现。
本文不仅详细解读了ResNet的设计原理，还手把手教你用Keras框架搭建经典的ResNet50模型！从零开始到完整代码运行，每一步都清晰易懂。🎉如果你对卷积神经网络感到迷茫，或者想快速掌握ResNet的实际应用，这篇内容绝对不容错过！👀💡
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