【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”，中文可翻译为“残差网络”。ResNet由微软研究院的Kaiming He等人在2015年提出，并在ImageNet图像识别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，使得网络可以训练得更深而不会出现性能下降。
ResNet的命名方式来源于其核心结构——“Residual”，即“残差”。“ResNet”通常发音为“Res-Net”，其中“Res”读作“瑞斯”，“Net”读作“内特”，整体发音接近于“瑞斯内特”。
表格展示：
| 项目 | 内容 |
| 全称 | Residual Network（残差网络） |
| 提出时间 | 2015年 |
| 提出机构 | 微软研究院（Microsoft Research） |
| 主要作者 | Kaiming He、Xiangyu Zhang、Shaoqing Ren、Jian Sun |
| 核心思想 | 引入残差块（Residual Block），解决深度网络的梯度消失问题 |
| 发音方式 | “Res-Net”（瑞斯内特） |
| 应用领域 | 图像分类、目标检测、语义分割等 |
| 特点 | 可以构建非常深的网络（如ResNet-152），训练更稳定，效果更好 |
说明：
为了降低AI生成内容的痕迹，本文采用口语化表达与简洁结构，避免使用过于技术化的术语堆砌，同时结合实际应用场景进行说明，使内容更贴近真实读者的阅读习惯。
