ResNet은 Residual Network의 약자로, 2015년 Microsoft Research의 He Kaiming, Zhang Xiangyu, Ren Shaoqing, Sun Jian이 제안한 딥러닝 아키텍처입니다.이미지 인식을 위한 심층 잔차 학습", 이 논문에서는 ResNet 아키텍처 설계, 구현 세부 사항 및 실험 결과를 자세히 설명합니다.

ResNet은 네트워크에 잔여 연결(또는 단축 연결)을 추가하여 네트워크 깊이가 증가함에 따라 발생하는 그래디언트 소실 및 그래디언트 폭발 문제를 효과적으로 해결합니다. 이를 통해 성능 저하 없이 네트워크를 수십 또는 수백 개의 레이어로 쉽게 쌓을 수 있습니다. ILSVRC 및 COCO와 같은 대회에서 ResNet은 많은 1위 상을 수상했습니다.