想象一下，你想要训练一个非常深的神经网络，比如有100层。你兴致勃勃地训练起来，结果发现网络的训练效果很差，甚至比一个只有10层网络的效果还差。这是因为当网络层数增加时，梯度信息在反向传播过程中会逐渐衰减，导致前面的层难以更新参数。这就是所谓的“梯度消失”问题。

ResNet的出现就是为了解决这个问题。它在网络中加入了“残差连接”，可以让信息直接从一个层跳到另一个层，从而避免梯度信息的衰减。简单来说，ResNet就是把一个非常深的网络拆分成多个“残差块”，每个残差块都包含一个“恒等映射”，让信息能够直接从输入到输出。

这样一来，即使网络非常深，信息也能够顺利地传播到最后一层。同时，残差连接也能够加速训练过程，因为模型更容易学习到有效的特征。

ResNet的出现，是深度学习领域的一项重要突破。它让构建更深、更有效的网络成为可能，极大地推动了深度学习的发展。现在，ResNet已经被广泛应用于图像识别、目标检测、自然语言处理等多个领域。