残差网络（Residual Network，简称ResNet）是一种深度卷积神经网络（Deep Convolutional Neural Network，简称DCNN），它的特点是可以实现非常深的网络结构，同时仍然能够有效地训练和优化。ResNet的提出极大地推动了深度学习领域的发展，并被广泛应用于计算机视觉和自然语言处理等领域。
ResNet的核心思想是引入残差连接（Residual Connection），将前一层的输入直接加到后一层的输出中，从而构建出一条“跳跃连接”的路径。这样做的好处在于，可以让网络更容易地学习到某些特征或者模式，避免了深度网络难以训练的问题，同时也可以减少梯度消失的现象，提升了网络的收敛速度和泛化能力。
与传统的卷积神经网络不同，ResNet的每一层不再是简单的特征映射，而是由若干个残差块（Residual Block）组成。每个残差块包含了多个卷积层和非线性激活函数，以及一条残差连接。残差块的设计使得ResNet可以实现非常深的网络结构，例如ResNet-50、ResNet-101和ResNet-152等，这些网络的深度分别达到了50、101和152层。
ResNet的另一个重要特点是，它可以表现得像相对浅层网络的集合。具体来说，ResNet的每个残差块都可以看作是一种新的特征提取方式，它可以捕捉到不同尺度和抽象度的特征，并将它们有效地整合在一起。而这些残差块之间的跳跃连接，则可以看作是一种特殊的集合操作，将前面的特征与后面的特征进行融合，从而使得网络可以更好地学习到复杂的特征和模式。
这种像相对浅层网络的集合的表现，使得ResNet具有了很强的可解释性和可泛化性。因为每个残差块都可以看作是一个新的特征提取器，所以可以通过可视化每个残差块的输出，来理解网络的学习过程和特征表示能力。而跳跃连接的引入，则可以减少特征的信息损失，从而提升网络的泛化能力。
总之，ResNet的引入极大地推动了深度学习领域的发展，它的成功在很大程度上归因于其独特的残差连接和残差块的设计，使得网络可以实现非常深的结构，并且表现得像相对浅层网络的集合。通过这种方式，ResNet可以更好地学习到复杂的特征和模式，同时也可以提升网络的可解释性和泛化能力，为计算机视觉和自然语言处理等领域的应用带来了很大的价值。
