1.输入输出：
ResNet的输入和输出通常都是图像或者图像特征，具体输入和输出的尺寸和通道数取决于具体的网络结构和任务。在ResNet中，输入图像首先经过一个卷积层和池化层，然后通过多个残差模块，最后通过全局平均池化和全连接层输出最终的分类结果。
2.应用：
ResNet在图像分类、目标检测、语义分割等多个领域都有广泛应用。例如，在图像分类任务中，ResNet可以通过不断增加网络深度来提高分类精度；在目标检测任务中，ResNet可以作为特征提取网络，提取图像特征并输入到目标检测器中进行目标检测；在语义分割任务中，ResNet可以作为编码器提取图像特征，并将特征传递给解码器进行像素级别的语义分割。
3.优缺点：
ResNet的优点包括：
可以训练非常深的神经网络，避免了梯度消失问题，提高了模型的表达能力和性能；
使用残差连接可以保留原始特征，使得网络的学习更加顺畅和稳定，进一步提高了模型的精度和泛化能力；
训练时可以避免梯度消失和梯度爆炸问题，加速网络收敛。
ResNet的缺点包括：
需要大量的计算资源来训练和推理，特别是在网络较深时；
在某些情况下，ResNet可能会过拟合，需要通过正则化等方法进行处理。
4.其他
ResNet是由微软亚洲研究院提出的深度残差网络（Deep Residual Network）架构，它在2015年ImageNet图像分类比赛中大放异彩，取得了当时最好的结果。
ResNet的主要特点是使用残差模块（Residual Module）和残差连接（Residual Connection）来构建网络，这使得它可以训练更深的网络而不会出现梯度消失的问题。具体来说，ResNet引入了“跳跃式连接”（Shortcut Connection），即在每个残差模块中增加一个跨层连接，让信息可以直接传递到后面的层次，从而保留原始特征，并避免特征逐层消失。
ResNet通过不断增加网络深度，使得网络的性能不断提高，最终获得了当时最好的分类结果。ResNet的成功证明了深度学习网络的深度对于图像分类等任务的重要性，并且为深度学习的发展开创了新的方向。