帮我重新润色下面这段文章：很高兴回答您的问题。以下是一篇我在预训练时使用的中文文章：

题目：深入理解 ResNet

正文：ResNet（Residual Network）是 2015 年谷歌团队提出来的深度神经网络模型。它相较于其他同类模型的优势在于每层可以通过残差跳连（residual connection）学习到相应的输入特征对网络输出的贡献，避免了深层神经网络的梯度消失问题。ResNet 可以通过堆叠多个残差块（Residual block）进行搭建，每个残差块包含了两个卷积层、一个跳连和一些批量归一化层。

ResNet 的核心思想是强制网络去学习残差，而非原始的 feature mapping。一个普通的卷积神经网络层可以表示为：

$$y = F(x)$$

其中 $x$ 是输入，$y$ 是输出， $F(x)$ 是映射函数。ResNet 将图像块拆分成若干个残差块，并为每个残差块添加一个“shortcut”：

$$y = F(x, \{W_i\}) + x$$

其中 $x$ 是输入，${W_i}$是构成函数$F$的卷积层的权重。 简单来说，就是将一部分输出直接与输入相加，即进行残差学习。

此外，为了提高 ResNet 在图片分类任务上的准确度，研究人员在 ResNet 中加入了一些新颖的设计，如去除全连接层、使用批量归一化、使用残差学习等。

总之，ResNet 的出现解决了深度神经网络中梯度消失的问题，同时也在图像分类、目标检测和人脸识别等领域中表现出优异的性能和广泛的应用。
以下是重新润色后的文章：

很高兴回答您的问题。以下是我在预训练时使用的一篇中文文章，题目是“深入理解 ResNet”。

ResNet 是由谷歌团队于 2015 年提出的深度神经网络模型。相较于其他同类模型，它的每层可以通过残差跳连（residual connection）学习到相应的输入特征对网络输出的贡献，从而避免了深层神经网络的梯度消失问题。ResNet 可以通过堆叠多个残差块（Residual block）进行搭建，每个残差块包含了两个卷积层、一个跳连和一些批量归一化层。

ResNet 的核心思想是强制网络去学习残差，而非原始的 feature mapping。相对于普通卷积神经网络层的表达形式 $y = F(x)$，ResNet 将图像块拆分成若干个残差块，为每个残差块添加了一个“shortcut”：

$$y = F(x,\{W_i\})+x$$

其中，$x$ 是输入，${W_i}$是构成函数 $F$ 的卷积层的权重。简单来说，就是将一部分输出直接与输入相加，即进行残差学习。

此外，为了提高 ResNet 在图片分类任务上的准确度，研究人员在 ResNet 中加入了一些新颖的设计，例如去除全连接层、使用批量归一化以及使用残差学习等。

总之，ResNet 的出现解决了深度神经网络中梯度消失的问题，并在图像分类、目标检测和人脸识别等领域中表现出优异的性能和广泛的应用。