该模型定义了一个具有三个特征输入和三个输出的ResNet网络，其中输入数据是一个二维数组，表示三个特征的取值。输出数据是一个二维数组，表示三个预测值。模型使用均方误差作为损失函数，并使用Adam优化器进行训练，具有测试和训练代码

的实现。

以下是该模型的代码实现：

from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers

def create_model():
    # Input layer
    input_1 = keras.Input(shape=(1,), name='input_1')
    input_2 = keras.Input(shape=(1,), name='input_2')
    input_3 = keras.Input(shape=(1,), name='input_3')
    
    # Merge layer
    merge = layers.concatenate([input_1, input_2, input_3])
    
    # ResNet layers
    resnet_1 = layers.Dense(64, activation='relu')(merge)
    resnet_2 = layers.Dense(128, activation='relu')(resnet_1)
    resnet_3 = layers.Dense(64, activation='relu')(resnet_2)
    resnet_4 = layers.Dense(32, activation='relu')(resnet_3)
    
    # Output layers
    output_1 = layers.Dense(1, name='output_1')(resnet_4)
    output_2 = layers.Dense(1, name='output_2')(resnet_4)
    output_3 = layers.Dense(1, name='output_3')(resnet_4)
    
    # Define model inputs and outputs
    inputs = [input_1, input_2, input_3]
    outputs = [output_1, output_2, output_3]
    
    # Create model
    model = keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs, name='resnet')
    
    # Compile model
    model.compile(loss='mse', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
    
    return model

该模型接受三个特征值的输入，输入数据通过ResNet网络层进行处理，然后输出三个预测值。损失函数为均方误差，优化器为Adam，评估指标为准确率。

以下是该模型的训练和测试代码实现：

import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split

# Generate mock data
X = np.random.rand(10000, 3)
y = np.random.rand(10000, 3)

# Split data into training and testing sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Create model
model = create_model()

# Train model
model.fit(x=[X_train[:, 0], X_train[:, 1], X_train[:, 2]],
          y=[y_train[:, 0], y_train[:, 1], y_train[:, 2]],
          epochs=100,
          validation_data=([X_test[:, 0], X_test[:, 1], X_test[:, 2]],
                            [y_test[:, 0], y_test[:, 1], y_test[:, 2]]))

# Evaluate model
model.evaluate(x=[X_test[:, 0], X_test[:, 1], X_test[:, 2]],
               y=[y_test[:, 0], y_test[:, 1], y_test[:, 2]])

在训练过程中，模型采用训练集进行训练，并在测试集上进行验证。最后，模型使用测试数据集进行评估，并输出精度结果。