在深度学习领域中，图像分类是一项基础而重要的任务，它帮助计算机识别和分类图片中的内容。其中，ResNet（Residual Network）模型凭借其独特的残差结构，在图像分类任务中表现卓越。👀
ResNet的核心在于引入了残差块（Residual Block），通过跳跃连接（Skip Connection）解决了深层网络训练困难的问题。这种设计使得信息和梯度能够更有效地传递到网络深处，从而提升模型性能。🌈
在PyTorch中实现ResNet非常方便，只需加载预训练模型或自定义网络即可。例如，加载预训练的ResNet50模型仅需一行代码：`model = models.resnet50(pretrained=True)`。这不仅节省了训练时间，还能快速应用于实际项目中。🚀
图像分类的应用场景广泛，从自动驾驶中的物体检测到医疗影像分析，都离不开这项技术的支持。未来，随着更多创新模型的出现，图像分类将更加高效、精准！💪
深度学习 PyTorch ResNet 图像分类