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，且在训练过程中，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

。由于没有具体数据集，以下是该模型的一个简单实现代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Input, Dense, Add, Activation, BatchNormalization
from tensorflow.keras.models import Model
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 构建ResNet块
def resnet_block(inputs, filters, kernel_size):
    x = inputs
    x = BatchNormalization()(x)
    x = Activation('relu')(x)
    x = Dense(filters, kernel_size=kernel_size, padding='same')(x)
    x = BatchNormalization()(x)
    x = Activation('relu')(x)
    x = Dense(filters, kernel_size=kernel_size, padding='same')(x)
    x = Add()([inputs, x])
    return x

# 构建ResNet模型
def resnet_model():
    inputs = Input(shape=(3,))
    
    x = Dense(64, activation='relu')(inputs)
    
    x = resnet_block(x, 64, 3)
    x = resnet_block(x, 64, 3)
    x = resnet_block(x, 64, 3)
    
    outputs = Dense(3)(x)
    
    model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs)
    return model

# 加载数据集
train_data = ...
train_labels = ...
test_data = ...
test_labels = ...

# 构建模型
model = resnet_model()

# 定义损失函数和优化器
loss_fn = tf.keras.losses.MeanSquaredError()
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam()

# 训练模型
for epoch in range(100):
    with tf.GradientTape() as tape:
        predictions = model(train_data)
        loss = loss_fn(train_labels, predictions)
    grads = tape.gradient(loss, model.trainable_weights)
    optimizer.apply_gradients(zip(grads, model.trainable_weights))
    
# 在测试集上进行评估
test_predictions = model(test_data)
test_mse = mean_squared_error(test_predictions, test_labels)
test_accuracy = 1 / (1 + test_mse)

print('测试集精度：', test_accuracy)

注意，以上代码仅仅是演示模型搭建和训练的过程，具体数据预处理和加载的细节需要根据实际情况进行调整。