基于 WISDM 数据集对比 ResNet、LSTM、ShuffleNet 与 CNN 四种网络结构。重点解析了 ResNet 的残差块设计原理，阐述其如何通过跨层连接缓解梯度消失问题，支持更深网络的训练，为后续模型性能分析奠定基础。
为了进一步探索不同网络结构在 WISDM 数据集上的表现，我们选取了 ResNet、LSTM、ShuffleNet 和 CNN 进行对比实验，旨在通过仿真实验验证这些网络在特定场景下的训练效果。
残差网络（ResNet）通过引入'残差学习'的概念，有效解决了深度神经网络训练困难的问题。其核心思想是通过残差块（Residual Block）将输入直接与输出相加，从而缓解梯度消失问题，使得网络可以训练得更深。
ResNet 沿用了 VGG 完整的 3 × 3 卷积层设计。在残差块中，首先包含两个输出通道数相同的 3 × 3 卷积层。每个卷积层后接一个批量规范化层（BatchNorm）和 ReLU 激活函数。随后通过跨层数据通路，跳过这两个卷积运算，将输入直接加在最后的 ReLU 激活函数前。
这种设计的核心在于让网络学习到的是输入和输出之间的残差，而不是直接学习输出。这样做不仅缓解了梯度消失问题，还使得成功训练更深的模型成为可能。
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