ResNet50是深度学习领域的里程碑模型，通过创新的残差学习框架解决了深层神经网络训练中的梯度消失问题。其核心思想是学习残差映射F(x)=H(x)-x，而非直接学习输入到输出的映射H(x)，通过跳跃连接使梯度能直接流过，有效缓解梯度消失。ResNet50采用Bottleneck设计，包含50层卷积层，由头部(初始特征提取)、主体(4个残差块组)和尾部(分类器)组成。其特点是参数高效(约25.5M

本文详细介绍了如何使用PyTorch框架构建和训练一个用于解决回归问题的深度学习模型。文章采用循序渐进的方式，从数据准备到模型评估，完整展示了深度学习模型的开发流程。主要内容包括：使用scikit-learn生成模拟数据、实现数据标准化、创建自定义数据集、构建三层神经网络模型、实现带有早停机制的训练过程，以及结果可视化。通过本文的实践，读者可以掌握使用PyTorch开发深度学习模型的基本技能，了解

ResNet50是深度学习领域的里程碑模型，通过创新的残差学习框架解决了深层神经网络训练中的梯度消失问题。其核心思想是学习残差映射F(x)=H(x)-x，而非直接学习输入到输出的映射H(x)，通过跳跃连接使梯度能直接流过，有效缓解梯度消失。ResNet50采用Bottleneck设计，包含50层卷积层，由头部(初始特征提取)、主体(4个残差块组)和尾部(分类器)组成。其特点是参数高效(约25.5M

ResNet50是深度学习领域的里程碑模型，通过创新的残差学习框架解决了深层神经网络训练中的梯度消失问题。其核心思想是学习残差映射F(x)=H(x)-x，而非直接学习输入到输出的映射H(x)，通过跳跃连接使梯度能直接流过，有效缓解梯度消失。ResNet50采用Bottleneck设计，包含50层卷积层，由头部(初始特征提取)、主体(4个残差块组)和尾部(分类器)组成。其特点是参数高效(约25.5M