ResNet（Residual Network）是一种深度残差网络，由微软研究院提出。它通过引入残差连接（residual connection）来解决深层神经网络训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题。
在传统的神经网络中，每一层的输入都是前一层的输出，通过多个非线性变换层逐层堆叠来构建深层网络。然而，随着网络层数的增加，梯度在反向传播过程中会逐渐变小，导致训练过程变得困难。为了解决这个问题，ResNet引入了残差块（residual block），使得网络可以学习残差函数。
残差块由两个主要部分组成：恒等映射（identity mapping）和残差映射（residual mapping）。恒等映射将输入直接传递到输出，而残差映射则对输入进行变换。通过将恒等映射和残差映射相加，得到最终的输出。这种设计使得网络可以学习到残差，从而更容易地优化深层网络。
ResNet的核心思想是通过跨层的残差连接来传递梯度，使得梯度可以更快地传播。此外，ResNet还采用了批量归一化（batch normalization）和全局平均池化（global average pooling）等技术来进一步提升网络性能。
ResNet在图像分类、目标检测和语义分割等任务中取得了很好的效果，并且成为了深学习中的经典模型之一。
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