深度残差网络和残差网络

深度残差网络（Deep Residual Network，简称ResNet）是一种深度学习网络结构，其基本思想是利用残差学习（Residual Learning）来解决深度神经网络中的梯度消失和梯度爆炸问题。ResNet通过为网络层之间增加“残差块”（residual block）来实现残差学习。每个残差块的输入通过跨越恒等映射（identity mapping）来连接到输出，从而使得网络的“深度”得以增加，同时不会影响网络的性能。

残差网络（Residual Network）是ResNet的前身，也是一种解决深度神经网络中的梯度消失和梯度爆炸问题的方法。其基本思想是在网络中引入“跳跃连接”（skip connection），即将输入直接添加到某些层的输出中，从而使得网络的信息传递得以更加顺畅。这种方法可以帮助网络有效地传递梯度，避免了梯度消失和梯度爆炸的问题，并且可以使得网络的训练更加容易。

总之，残差网络和深度残差网络都是为了解决深度神经网络中的梯度消失和梯度爆炸问题而提出的方法，其中深度残差网络是在残差网络的基础上进一步发展和改进的。