resnet是在2015年有何凯明，张翔宇，任少卿，孙剑共同提出的，通过使用residual unit成功训练152层深的神经网络，在ilsvrc 2015比赛中获得了冠军，取得3.57%的top5错误率，同时参数量却比vggnet低，效果非常突出。resnet的结构可以极快地加速超深神经网络的训练，模型的准确率也有非常大的提升。
resnet最初的灵感出自这个问题：在不断增加神经网络的深度时，会出现一个degradation（退化）的问题，即准确率会先上升然后达到饱和，再持续增加深度则会导致准确率下降。这并不是过拟合的问题，因为不光在测试集上误差增大，训练集本身误差也会增大。（推荐学习：php视频教程）
resnet使用了一个新的思想，resnet的思想是假设我们涉及一个网络层，存在最优化的网络层次，那么往往我们设计的深层次网络是有很多网络层为冗余层的。那么我们希望这些冗余层能够完成恒等映射，保证经过该恒等层的输入和输出完全相同。具体哪些层是恒等层，这个会有网络训练的时候自己判断出来。将原网络的几层改成一个残差块.
假设有一个比较浅的网络达到了饱和的准确率，那么后面再加上几个y=x的全等映射层，起码误差不会增加，即更深的网络不应该带来训练集上误差上升。而这里提到的使用全等映射直接将前一层输出传到后面的思想，就是resnet的灵感来源。假定某段神经网络的输入是x，期望输出是h(x)，如果我们直接把输入x传到输出作为初始结果，那么此时我们需要学习的目标就是f(x) = h(x) - x。如图所示，这就是一个resnet的残差学习单元（residual unit），
resnet相当于将学习目标改变了，不再是学习一个完整的输出h(x)，只是输出和输入的差别h(x)-x，即残差。
可以看到x是这一层残差块的输入，也称作f(x)为残差，x为输入值，f（x）是经过第一层线性变化并激活后的输出，该图表示在残差网络中，第二层进行线性变化之后激活之前，f(x)加入了这一层输入值x，然后再进行激活后输出。在第二层输出值激活前加入x，这条路径称作shortcut连接。
在使用了resnet的结构后，可以发现层数不断加深导致的训练集上误差增大的现象被消除了，resnet网络的训练误差会随着层数增加而逐渐减少，并且在测试集上的表现也会变好。在resnet推出后不久，google就借鉴了resnet的精髓，提出了inception v4和inception resnet v2，并通过融合这两个模型，在ilsvrc数据集上取得了惊人的3.08%的错误率。可见，resnet及其思想对卷积神经网络研究的贡献确实非常显著，具有很强的推广性。
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以上就是resnet网络结构的详细内容。