ResNet是一种深度卷积神经网络，它在2015年由微软研究院的研究员提出。ResNet的全称是Residual Network，它的核心思想是使用残差连接（residual connection）来解决深度网络训练中的优化问题。
在传统的深度神经网络中，随着网络层数的增加，梯度消失和梯度爆炸等问题容易出现，导致网络难以训练。而ResNet通过引入残差连接，解决了这个问题。
残差连接是指将输入特征和输出特征进行相加，然后作为下一层的输入。这样做的好处是可以保留原始输入特征的信息，使得在反向传播时梯度能够更好地传递。此外，残差连接还可以使得网络更加容易优化，因为它引入了一个恒等映射，不会引入额外的参数和计算量。
ResNet的基本模块是残差块（residual block），一个残差块由两个卷积层组成。在每个残差块中，输入特征先经过一个卷积层进行特征提取，然后再经过另一个卷积层进行特征融合，最后与输入特征相加得到输出特征。通过堆叠多个残差块，可以构建出深度网络。
ResNet在许多计算机视觉任务中取得了很好的效果，尤其是在处理大规模图像数据集时。它的设计思想也对后续的网络模型有着很大的影响，成为了深度学习中的经典模型之一。
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