残差块（Residual Block）是深度学习中一种常用的网络模块，用于构建深层神经网络。它的设计目的是解决深层网络训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题，以及提高网络的表达能力和学习能力。残差块的核心思想是引入残差连接（Residual Connection），即在网络中引入跳跃连接，将输入数据直接添加到输出中。这种跳跃连接可以绕过一部分网络层，将输入的信息直接传递到后续层，从而使网络可以更好地捕捉到输入数据的细节和特征。残差块的设计使得网络能够更好地传递梯度和学习残差信息，有利于解决深层网络训练过程中的梯度问题。此外，残差块还能够有效地减少网络参数的数量，提高网络的计算效率和内存利用率。残差块最早由ResNet（Residual Network）提出，并在图像识别等任务中取得了很好的效果。自那时以来，残差块已经成为许多深度学习模型的重要组成部分，如ResNet、DenseNet、Wide ResNet等。它们在各种计算机视觉和自然语言处理任务中广泛应用，并取得了显著的性能提升。