深度学习领域中，ResNet（Residual Network） 是一种非常重要的网络架构，它通过引入“残差块”解决了传统神经网络训练中的梯度消失问题，同时提升了模型的性能！💡

核心思想在于：在网络中添加“捷径连接”（Skip Connection），直接将输入信息传递到深层网络。这样不仅让网络更容易优化，还能够有效提取更深层次的特征。🔍✨

例如，在图像分类任务中，残差块可以更好地捕捉边缘、纹理等低级特征，并逐步过渡到高级语义信息。这种特性使得 ResNet 在处理大规模数据时表现优异，比如 ImageNet 数据集。🎯

此外，通过调整残差模块的数量与结构，我们还能灵活适应不同场景需求。无论是医学影像分析还是自动驾驶，ResNet 都能大显身手！🚗📸

总之，掌握 ResNet 的原理和残差特征提取方法，是迈向深度学习高手之路的重要一步！💪🌟