深度学习领域中，ResNet（残差网络）凭借其卓越的性能成为经典之作。它通过引入跳跃连接（skip connections），有效缓解了深层网络中的梯度消失问题，使得训练更深的网络成为可能。然而，随着网络层数增加，ResNet的空间复杂度也随之上升。🔍📊

空间复杂度主要体现在模型参数量和内存占用上。ResNet的每一层都需要存储权重和激活值，这导致了较高的内存消耗。尤其是在大规模数据集或高分辨率图像处理时，这种问题更加显著。此外，模型参数量的增大也意味着更大的存储需求，这对硬件提出了更高要求。尽管如此，ResNet的设计依然优化了计算效率，在实际应用中展现了强大的适应性。💪🔥

总之，ResNet以其创新性的架构解决了传统深度神经网络的痛点，但开发者需权衡其空间开销与性能收益。🤔🚀