在深度学习的世界里，残差结构（Residual Structure）堪称一项革命性的创新💡。它通过引入跳跃连接（skip connection），解决了传统神经网络中梯度消失和训练困难的问题。简单来说，就是让信息可以直接从一层传递到另一层，就像搭起了一座桥梁，避免了信号的“长途跋涉”损耗💪。

那么，残差结构块是如何工作的呢？假设我们有一个基本的卷积层，通常数据会依次经过卷积、激活函数等操作，但在此基础上，残差结构额外加入了一条捷径Shortcut，允许原始输入直接与输出相加concatenate在一起🎉。这样不仅增强了模型的表达能力，还显著提高了训练效率！

这种设计广泛应用于图像识别任务中，比如ResNet系列模型，在ImageNet竞赛中屡创佳绩🏆。可以说，残差结构是推动深度神经网络走向更深层次的关键之一🚀。下次当你看到那些复杂的网络架构时，不妨想想这些小小的“跳跃”是如何改变世界的吧！🔍✨