请告诉我ResNet的网络结构

ResNet（残差网络）是一种深度卷积神经网络，其主要思想是通过利用跨层的残差连接（Residual Connection）来解决深层神经网络中的梯度消失问题。ResNet的网络结构相对于传统的卷积神经网络来说，添加了一些残差块（Residual Block），这些残差块包含了跨层的残差连接，使得网络在训练的过程中可以更加容易地学习到有效的特征表示。ResNet的网络结构可以分为多个阶段（Stage），每个阶段包含多个残差块。在每个残差块中，输入的特征映射会被送入两个不同的卷积层，并在这两个卷积层之间添加一个残差连接。这个残差连接将输入特征映射直接和输出特征映射相加，使得网络可以更加轻松地学习到有用的特征表示。