ResNet（残差网络）通过引入残差连接（Residual Connection）解决了深度神经网络训练中的梯度消失和梯度爆炸问题，使得网络能够训练到非常深的层数，同时保持高性能。残差连接的核心思想是允许网络学习残差函数，即从输入到输出的映射，而不是直接学习输入到输出的映射。
残差连接的基本原理是通过跳跃连接将输入直接加到输出上，数学表达式为：y = F(x) + x，其中F(x)是经过一系列卷积层、激活函数和批量归一化后的输出，x是输入。这种结构使得网络可以学习残差，即输入与输出之间的差异，而不是试图直接学习输入到输出的复杂映射。
在实现残差连接时，需要考虑特征图个数的匹配问题。由于卷积操作可能会改变特征图的维度，因此需要使用1x1的卷积核来调整特征图的维度，确保跳跃连接时特征图个数一致。
通过理解残差连接的基本原理、作用、实现方式以及ResNet的主要变体和应用，我们可以更好地把握残差网络在深度学习中的重要性及其对性能提升的贡献。
