残差网络（ResNet）作为一种关键的卷积神经网络架构，通过将输入数据与特征进行直接连接，减少了计算复杂度，同时保持了模型的可扩展性和层次化结构。它不仅提高了模型的表达能力，还有效应对了深度网络过拟合的问题，成为深度学习领域的经典之作。

1. 提升计算效率
残差网络通过将输入数据与特征连接，避免了在训练过程中对权重的逐层计算。例如，在训练图像分类模型时，残差层能够将输入数据与前一层的特征进行直接叠加，减少计算负担，从而提升训练速度。此外，残差网络通过“零点填充”技术，使得每一层的激活函数无需显式计算，进一步优化了整体效率。

2. 增强模型表达能力
残差网络通过“残差块”的设计，使得模型可以“重写”原始输入，从而增强模型的表达能力。例如，在处理高维数据时，残差网络可以将输入数据的高维特征转化为低维特征，从而提升模型的性能。这种能力使其在复杂任务中表现出色，如图像识别、自然语言处理等场景。

3. 保持模型的可扩展性
残差网络的结构具有高度的可扩展性。通过引入更多层，残差网络可以在保持计算效率的同时，扩展模型的容量，适应不同规模的任务需求。例如，在处理视频序列或动态数据时，残差网络的扩展性使其能够支持更复杂的任务，避免过拟合。

4. 适应不同任务需求
残差网络不仅适用于图像任务，还广泛应用于视频处理、语音识别等与深度学习相关的任务中。其灵活性使其在不同领域中具有广泛的应用价值，成为深度学习技术的重要组成部分。

残差网络通过优化计算效率、增强表达能力以及保持模型的可扩展性，成为深度学习领域不可或缺的核心架构之一。它不仅解决了深度网络训练中的诸多问题，也为后续的网络架构设计提供了重要参考。

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。