resnet是否有完全连接的层？

ResNet（Residual Neural Network）是一种深度卷积神经网络模型，它在解决深度网络训练过程中的梯度消失和模型退化问题上具有重要意义。ResNet引入了残差连接（residual connection）的概念，通过跨层直接连接来构建网络，使得网络可以更深更易于训练。

在ResNet中，基本的构建单元是残差块（residual block），它由两个卷积层组成。每个残差块内部的卷积层通常是没有完全连接的层，而是采用了跳跃连接（skip connection），将输入直接添加到输出中。这种跳跃连接可以绕过卷积层，直接将信息传递到后续层，从而避免了信息的丢失和模型性能的下降。

因此，ResNet中的残差块并没有完全连接的层，而是通过跳跃连接来实现信息的传递。这种设计使得ResNet可以构建非常深的网络，有效地解决了深度网络训练中的问题，并在图像分类、目标检测、语义分割等计算机视觉任务中取得了显著的性能提升。

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