殘差塊（Residual Block）是深度學習中的一個重要概念，它主要套用於殘差網路（ResNet）中，旨在解決深度神經網路訓練過程中的梯度消失和難以最佳化的問題。殘差塊的關鍵在於引入了跳躍連線（skip connection）或殘差連線（residual connection），這種連線允許輸入數據直接繞過一層或多層的處理，並將輸入數據與輸出數據相加，從而保留了輸入數據的信息。這種設計有助於信息在網路中更快地傳播，促進了特徵的學習和傳遞，同時也使得網路在訓練過程中更容易最佳化。
具體來說，殘差塊的結構可以表示為 \(X_l = F(X_{l-1}) + X_{l-1}\)，其中 \(F(\cdot)\) 表示殘差部分，通常由若乾卷積層、池化層和激活函式構成。殘差部分的輸出與上一層輸出相加，形成了下一層的輸入。
殘差塊的設計不僅提高了信息流動，加速了訓練收斂，而且提高了網路的性能和泛化能力。通過堆疊多個殘差塊，可以構建深度殘差網路，這種網路結構已被廣泛套用於圖像分類、目標檢測和語義分割等任務中，並取得了很好的效果。
總結來說，殘差塊通過引入跳躍連線，有效地解決了深度神經網路訓練過程中的最佳化問題，提高了網路的性能和泛化能力，是構建高性能深度學習模型的關鍵組件之一。