残差连接和残差网络的区别与联系？

残差连接和残差网络都是深度学习中常用的概念，它们有一定的联系但也有一些区别。

残差连接是指在神经网络中将输入直接与输出相加的连接方式。它的目的是为了解决深层网络训练中的梯度消失和梯度爆炸问题。通过将输入直接传递给输出，可以使得网络层之间的信息传递更加顺畅，减少信息的损失。残差连接通常用于卷积神经网络（CNN）和残差神经网络（ResNet）中。

而残差网络（ResNet）是一种特殊的深度神经网络架构，它引入了残差连接。在ResNet中，每个基本块（由若干卷积层和激活函数组成）都包含了一个或多个残差连接。通过这种方式，ResNet能够训练非常深的网络，有效地解决了传统深层网络训练中的问题。

因此，可以说残差连接是残差网络中的一部分。残差连接是一种连接方式，而残差网络是一种具体的网络架构。