残差网络（Residual Network, ResNets）作为卷积神经网络（CNNs）的重要分支，其本质并不等同于传统卷积网络，而是通过模块化结构实现了更高效的特征提取与信息传递。尽管其设计初衷可能是为了简化网络计算复杂度，但其核心特征与卷积网络的特性仍有本质区别。

结构差异：
残差网络的核心特征在于其模块化设计，通过将输入特征独立处理的方式减少参数量。相比于传统卷积网络逐层叠加的特征提取过程，残差网络通过将原始输入与已知特征进行拼接，实现了对特征空间的线性映射，从而显著降低计算成本。这种设计使残差网络在保持计算效率的同时，能够更有效地捕捉高阶特征，例如在图像分类任务中的表现优于传统卷积结构。

参数量优势：
残差网络通过引入残差单元（residual block）的参数共享机制，实现了参数的复用。例如，残差网络通过共享不同层的权重来构建特征，使整个网络的参数量控制在传统卷积网络的1/2左右，从而在保持相同精度的前提下，降低计算复杂度。这种优势使其在模型压缩方面具有显著竞争力，特别是在需要高效计算资源的场景中。

训练效率提升：
残差网络通过将输入特征与已知特征进行拼接，实现了特征的独立处理，从而减少了对原始特征的依赖。这在训练过程中能够降低梯度消失问题，提升训练稳定性。此外，残差网络的参数共享机制进一步优化了训练过程的效率，使其在保持相似性能的同时，实现了更小的参数量。

应用价值：
尽管其本质不属于卷积神经网络，但残差网络在图像识别、自然语言处理等领域表现出色。例如，在ResNet中，残差网络通过参数共享机制显著提升了模型的泛化能力，使其在保持计算效率的同时，能够更有效地处理复杂的特征。这种能力使其成为现代深度学习中不可或缺的组成部分。

综上所述，残差网络并非传统卷积神经网络，而是通过模块化设计实现了特征提取与计算效率的优化。这种特性使其成为现代深度学习中的重要组成部分，其本质特征与卷积神经网络的特性在结构和计算效率上存在本质差异，但其应用价值同样值得关注。

本文由AI大模型（qwen3:0.6b）结合行业知识与创新视角深度思考后创作。