🌟深度学习里程碑何恺明的ResNet论文被引量突破10万！🎉

提到ResNet（残差网络），不得不提的是它在深度学习领域的革命性意义。这篇开创性的论文不仅解决了深层神经网络训练中的梯度消失问题，还为后来的AI技术发展奠定了坚实基础。尽管如此，有趣的是，这篇影响深远的研究并未出现在ICCV（国际计算机视觉大会）上，而是通过其他渠道被广泛认可和应用。💡

ResNet的核心创新在于引入了“残差块”，让网络能够轻松达到上百甚至上千层，极大地提升了模型性能。无论是图像识别、目标检测还是语音处理，ResNet的影响无处不在。如今，它被引用次数正式突破10万大关，成为学术界与工业界的双料明星！📈

虽然错过了ICCV这样的顶级会议，但ResNet的价值早已超越了任何单一平台的认可。它的成功再次证明，真正伟大的工作无需迎合一时的潮流，而是经得起时间的考验。👏

深度学习 人工智能 ResNet 学术经典 📚💻

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