第一篇提出resnet的文章

<think>好的，我现在需要帮助用户查找第一篇提出ResNet的学术文章。用户之前询问了关于传统密码学哈希的首次提出，现在转向了ResNet的首次提出，所以需要确保回答的结构和引用方式符合之前的要求。 首先，用户提到的引用1到4都是关于ResNet的不同方面，比如层数、优化效果、性能等，但用户需要的是第一篇提出ResNet的论文。根据已知信息，ResNet是由何凯明等人提出的，所以需要确认原始论文的标题和会议。 用户提供的引用中并没有直接提到原始论文，所以需要结合自己的知识。ResNet首次出现在2015年的CVPR会议上，论文标题是《Deep Residual Learning for Image Recognition》。作者包括Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, Jian Sun。需要确保引用的正确性，包括会议名称、年份和作者。 接下来，需要按照之前的回答结构，先回答核心文献，包括论文标题、作者、会议信息，然后简要概述贡献，如残差学习、跳跃连接、实验效果等。然后补充关键点，如解决的问题（梯度消失/爆炸）、结构细节（如50层、152层的网络），以及后续影响。 还要生成相关问题，比如残差学习的作用、ResNet与VGG的区别、后续改进等。同时，注意使用正确的引用格式，比如引用用户提供的引用4中提到梯度消失问题，可以在相关部分添加引用标记[^4]。 需要确保使用中文回答，结构清晰，引用正确，并且符合用户之前的格式要求，如使用$$...$$格式的独立公式（如果有数学表达式的话）。这里可能需要提到残差块的公式：$$ y = F(x, {W_i}) + x $$，并解释其意义。 最后，检查所有引用是否准确，回答是否覆盖用户需求，以及是否符合系统级指令，如行内公式使用$...$，独立公式单独成段，正确使用LaTeX语法等。</think>### 第一篇提出ResNet的学术论文 ResNet（残差网络）的首次提出源于微软研究院何凯明（Kaiming He）团队在2015年发表的里程碑式论文： #### 核心文献 **《Deep Residual Learning for Image Recognition》** - **作者**: Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, Jian Sun - **会议**: IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2016 - **arXiv预印本**: 2015年12月发布（arXiv:1512.03385）[^1] --- #### 核心贡献 1. **残差学习框架** - 提出通过**跳跃连接（Skip Connection）**解决深层网络中的梯度消失/爆炸问题，允许训练超过100层的网络。公式化表示为： $$ y = F(x, \{W_i\}) + x $$ 其中$F(x, \{W_i\})$为残差函数，$x$为输入特征，$+x$为跳跃连接。 - 实验证明，残差结构显著提升了训练收敛速度和模型性能（如ImageNet上152层ResNet的错误率比VGG低约7%）[^2]。 2. **突破性实验结果** - 在ImageNet 2012分类任务中，ResNet-152取得3.57%的top-5错误率，首次超越人类标注水平（约5%）[^2]。 - 在COCO目标检测任务中，ResNet将性能提升28%[^1]。 3. **理论意义** - 揭示了“深度网络的退化问题”（即层数增加导致准确率下降）并非由过拟合引起，而是优化难度导致[^4]。 - 为后续研究（如DenseNet、Transformer中的残差结构）奠定基础。 --- #### 补充关键点 - **结构创新**： - 基础残差块包含两个3×3卷积层（适用于34层ResNet），而更深的网络（如50/152层）采用“瓶颈设计”（1×1-3×3-1×1卷积）减少计算量[^3]。 - **影响力**： - ResNet在ILSVRC 2015竞赛中包揽分类、检测、定位三项冠军，直接推动计算机视觉进入“超深度网络”时代[^2]。 --- #### 权威引用格式 ``` @inproceedings{he2016deep, title={Deep residual learning for image recognition}, author={He, Kaiming and Zhang, Xiangyu and Ren, Shaoqing and Sun, Jian}, booktitle={CVPR}, year={2016} } ``` --- ### 相关问题 1. 残差学习（Residual Learning）如何缓解梯度消失问题？ 2. ResNet与VGG网络在结构设计上的核心区别是什么？ 3. ResNet的“瓶颈块”（Bottleneck Block）如何平衡深度与计算效率？ 4. 后续研究（如ResNeXt、Wide ResNet）对原始ResNet做了哪些改进？ [^1]: 原始ResNet论文的实验验证和框架描述 [^2]: ResNet在ILSVRC 2015中的竞赛表现 [^3]: 50层ResNet的瓶颈结构设计 [^4]: 对深度网络退化问题的理论分析