残差来实现图像特征提取功能，Python实现

残差网络（Residual Networks，简称ResNet）是一种深度神经网络结构，它通过引入残差块（Residual Block）来解决深层网络训练过程中遇到的梯度消失或爆炸问题。在图像特征提取方面，每个残差块包含两个跳跃连接（skip connection），其中一个直接将输入传递到输出，而另一个经过卷积层处理。这样，即使在网络深入时，也可以轻松地学习到相对浅层的信息，因为可以直接访问原始输入。

在Python中，我们可以使用Keras或PyTorch这样的深度学习库来实现ResNet。以下是使用Keras的一个简单示例：

from keras.layers import Conv2D, Add, Input
from keras.models import Model

def residual_block(input_tensor, num_filters):
    shortcut = input_tensor
    x = Conv2D(num_filters, (3, 3), padding='same')(input_tensor)
    x = Activation('relu')(x)
    x = Conv2D(num_filters, (3, 3), padding='same')(x)

    # 使用跳跃连接
    x = Add()([shortcut, x])
    return x

# 创建输入层
inputs = Input(shape=(img_height, img_width, channels))

# 添加几个残差块
for _ in range(resnet_depth):
    inputs = residual_block(inputs, num_filters)

# 输出全连接层用于特征提取
features = GlobalAveragePooling2D()(inputs)

resnet_model = Model(inputs=inputs, outputs=features)

这个例子中，`resnet_model`就是包含残差块的模型，你可以将其应用于图像数据集上，通过`features`获取每张图片的特征向量。