1. **残差块的定义与作用**：

   残差块通过引入跳跃连接（skip-connection）或称为快捷连接（shortcut connection），允许网络学习输入与输出之间的残差映射，即学习函数，其中 是期望的底层映射。这样，原始映射可以被重构为。这种设计使得网络更容易优化残差映射，而不是原始的、无参考的映射。

2. **残差块的优势**：

   - **特征抽取**：残差块负责从其前一组中提取的特征中提取更高级的特征。
   - **非线性性能增强**：通过残差链接，每个残差块组能够学习输入与输出之间的复杂非线性映射。
   - **避免梯度消失和爆炸**：残差块组内的Skip Connection能够更好地传递梯度，有助于训练更深的网络。

3. **残差块的结构**：

   在标准的ResNet-18或ResNet-34模型中，通常会包括几组残差块。每一组都有一定数量的残差块，这些块的数量和组的深度有关。例如，第一组可能包括2个残差块，用64个输出通道；随后的组可能分别用128、256、512个输出通道。

4. **残差块与特征图大小**：

   每一组的第一个残差块通常会减小特征图的尺寸（即进行下采样），同时增加输出通道数。这样做可以保证模型的计算效率，同时能抓住更多层次的特征。

5. **残差块的实现**：

   残差块通常包含两个3X3的卷积层，每个卷积层后面跟着批量归一化（Batch Normalization）层和ReLU激活函数。如果需要改变通道数，会引入一个额外的 1X1 卷积层来调整输入的形状，以便与输出进行相加。

6. **残差块的变体**：

   在更深的ResNets中，如ResNet-50和ResNet-101，通常会使用瓶颈残差块（Bottleneck Residual Blocks），因为这些瓶颈块在计算上更为节省。

残差块的设计解决了深度学习中的一个重要问题，即随着网络深度的增加，训练效果反而变差的问题，使得可以构建和训练更深的网络结构。