【resnet怎么读】“ResNet”是深度学习领域中一个非常重要的卷积神经网络模型，全称为“Residual Network”，中文常译为“残差网络”。它由微软研究院的Kaiming He等人在2015年提出，并在ImageNet竞赛中取得了优异的成绩。ResNet的核心思想是通过引入“残差块”（Residual Block）来解决深度神经网络中的梯度消失和梯度爆炸问题，从而使得网络可以训练得更深、效果更好。
ResNet的命名方式来源于其核心结构——“Residual”，即“残差”。在发音上，“ResNet”通常被读作“Res-NET”，其中“Res”读作“瑞斯”或“雷兹”，“Net”则读作“内特”或“尼特”。
表格展示：
| 项目 | 内容 |
| 中文名称 | 残差网络 |
| 英文全称 | Residual Network |
| 提出时间 | 2015年 |
| 提出者 | Kaiming He 等人（微软研究院） |
| 核心思想 | 引入残差块，解决梯度消失/爆炸问题 |
| 主要特点 | 可以构建更深的网络，训练更稳定 |
| 常见版本 | ResNet-18, ResNet-34, ResNet-50, ResNet-101, ResNet-152 |
| 发音方式 | “Res-NET”（Res 读作“瑞斯”或“雷兹”，Net 读作“内特”或“尼特”） |
| 应用领域 | 图像分类、目标检测、图像分割等 |
小结：
ResNet作为深度学习发展史上的里程碑之一，因其结构创新和实际效果广受认可。了解它的发音和基本概念，有助于更好地理解其在人工智能领域的地位和作用。