深度残差网络（ResNet）是一种革命性的神经网络架构，它在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著的成功。其突出之处在于如何克服深层网络训练难题，即解决深度神经网络训练过程中梯度消失和梯度爆炸等问题。这些问题通常阻碍了网络的训练效果和收敛速度，导致了深度网络难以收敛。

ResNet的核心思想是引入了残差学习结构，通过跨层的连接方式，使得神经网络能够更轻松地学习恒等映射，从而解决了深层网络的训练问题。具体来说，当一个网络块无法学习到期望的映射时，ResNet会使用恒等映射（即输入直接传递给输出）作为备选路径。这种残差学习机制保证了信息和梯度能够更顺畅地传播，避免了梯度在深层网络中迅速衰减或爆炸的情况。

通过残差连接，ResNet使得神经网络可以有效地训练数百甚至数千层的深度网络，而不会出现性能下降的问题。这种设计大大加速了训练过程和提高了网络的准确性，使得深度学习模型可以更好地应用于实际问题中。

总的来说，深度残差网络（ResNet）通过引入残差学习结构，克服了深层网络训练难题，使得神经网络可以轻松学习复杂的特征表示，从而取得了在多个领域的优异表现。这种创新性的设计为深度学习领域带来了重大的突破，也启发了后续更多基于残差学习的网络架构的发展。