残差网络（Residual Network, ResNets）是深度学习领域中一种重要的网络架构，其核心思想是通过“残差”机制保持原有神经网络的结构，从而解决传统网络在训练过程中出现的梯度消失、梯度爆炸等问题。

问题：残差网络解决了什么问题？
残差网络的主要目标是优化神经网络的训练效率和收敛性，特别是在处理高维度、非线性特征任务时。例如，在图像识别、自然语言处理等领域，传统全连接层会因训练过程中梯度消失而难以收敛，从而导致模型性能下降。残差网络通过保留输入特征并与参数共享的方式，使得梯度在每层之间传递更顺畅，从而提升模型的泛化能力与训练稳定性。

原理：残差网络的原理
残差网络通过将每一层的特征映射到原来的输入空间，实现对原始数据的高效处理。具体而言，残差块由多个层组成，每个层通过参数共享的方式，保留输入特征，从而减少计算量。例如，一个标准的残差块包含三个层：输入层、参数共享层和输出层，这些层共同处理输入特征，避免原网络中的梯度消失问题。此外，残差网络的结构设计使得每层的参数在不同位置之间共享，从而降低计算复杂度，同时提升了网络的可解释性和训练效率。

通过这种方式，残差网络不仅有效解决了梯度消失问题，还为深度学习模型引入了可学习的“残差”机制，为后续研究提供了新的思路。

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。