2026年架构革命的枪声已经打响！ResNet用十年证明了「加法捷径」能救训练，但也暴露了「只加不减」的天花板。DeepSeek新年王炸之后，普林斯顿和UCLA新作DDL让网络学会忘记、重写和反转。

作为计算机视觉领域的顶尖科学家，何恺明毕业于清华大学物理系，现任麻省理工学院电气工程与计算机科学系副教授（终身教职）。其最著名的成就，就是提出了ResNet架构,解决了深度神经网络中“越深越难训练”的根本性问题，ResNet也被称为现代深度学习发展史 ...

基线：我要是用上最新的训练流程，性能还能涨一波。 在计算机视觉领域，何恺明等人 2015 年提出的 ResNet（deep residual network，深度残差网络）一直被视为经典架构，它解决了深度 CNN 模型难训练的问题，是 CNN 图像史上的一个里程碑之作。 自提出以来，ResNet ...

在本文，我们ResNet进行了回顾。通过学习残差表征函数而不是直接学习目标表征，ResNet可以拥有多达152层的非常深的网络。 ResNet引入了跳过连接（或快捷方式连接）以适应从前一层到下一层的输入，而无需修改输入。跳过连接可以实现更深入的网络，最终ResNet ...