残差模块resnet

残差模块（Residual Module）是ResNet（Residual Network）中的核心组成部分。它的设计目的是为了解决深层网络（如1000层以上）训练困难的问题。残差模块通过引入跳跃连接（shortcut connection）和残差映射（residual mapping）的概念，使得网络更容易训练。

残差模块的基本结构是通过将输入特征映射与输出特征映射相加得到最终的特征映射。这种结构允许网络直接学习残差信息，即学习输入与输出之间的差异，而不是直接学习输入到输出的映射。这样做的好处是，底层网络可以通过残差模块直接传递信息，从而减轻了梯度消失和梯度爆炸等问题，使得网络可以更深、更准确地进行训练。

残差模块通常由两层卷积层组成，其中第一层卷积层用于降维，第二层卷积层用于恢复特征的维度。在残差模块中，输入特征映射首先通过一个卷积操作得到低维表示，然后再经过另一个卷积操作得到最终的特征映射。最后，将输入特征映射与最终的特征映射相加，得到残差模块的输出。

通过堆叠多个残差模块，可以构建出深度的ResNet网络。这些残差模块可以共享参数，使得网络更加紧凑和高效。