🌟残差网络的理解💪

在深度学习领域，残差网络（ResNet）是一种非常重要的架构，它解决了传统神经网络随着层数增加而出现的梯度消失或退化问题。标题中提到的“通过残差映射参数的调整幅度更大”，其实指的就是残差块的设计优势——它允许网络更自由地学习特征。

💡 什么是残差块？

简单来说，残差块通过引入“捷径连接”（shortcut connection），直接将输入传递到输出，形成一个“跳跃”的方式。这样，在训练过程中，模型可以专注于优化那些需要显著改变的部分，而不是完全从头开始学习所有内容。这种机制使得深层网络更容易收敛，并且具有更强的表达能力。

🚀 为什么调整幅度更大？

想象一下，当网络试图学习一个复杂的函数时，如果每一层都需要重新定义整个输入，这会变得非常困难。但借助残差结构，网络只需要关注如何改进当前状态，而不需要完全颠覆之前的成果。因此，残差映射参数的调整空间被大大扩展了！

🌐 总结来说，残差网络通过巧妙设计让模型在面对复杂任务时表现得更加高效和稳定，堪称深度学习领域的里程碑式创新！💪✨