ResNets 是如何解决深度神经网络训练中的梯度消失和爆炸问题的？

ResNet（Residual Neural Network）是一种深度卷积神经网络，在训练过程中可以解决梯度消失和梯度爆炸问题，其关键在于残差连接（Residual Connections）。

在传统的深度神经网络中，由于存在多层堆叠的非线性变换，梯度很容易在反向传播中逐层缩小或者变得非常大，导致训练不稳定，难以收敛。

而在ResNets中，每个基础块（Basic Block）中都有一个跨越层的快捷连接（Shortcut Connection），将输入信号与输出信号相加。这使得模型可以通过直接学习从输入到输出的映射，而不是学习从输入到目标函数的映射，从而有效地减轻了梯度在反向传播中的消失和爆炸问题。

此外，ResNets还引入了批量归一化（Batch Normalization）技术，对每个Mini-batch数据在输入前进行标准化处理，可以进一步提高模型的数值稳定性和泛化能力。

总之，ResNets通过引入残差连接和批量归一化等技术，有效地解决了深度神经网络中的梯度消失和爆炸问题，使得训练更加稳定和高效。