Unet 改进：引入残差模块ResidualBlock
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1. ResidualBlock
2. UNet 引入残差模块
Tips：融入模块后的网络经过测试，可以直接使用，设置好输入和输出的图片维度即可
1. ResidualBlock
残差连接（Residual Connection）是深度学习中一种重要的技术，主要用于解决深层网络训练中的梯度消失和网络退化问题。它首次在ResNet（残差网络）中被提出，并广泛应用于各种神经网络架构中。
残差连接的核心思想是通过引入“跳跃连接”（Skip Connection），将输入直接传递到网络的后续层，使得网络可以学习输入与输出之间的残差（即差异），而不是直接学习复杂的映射关系。
数学上，假设某一层的输入为x，经过一系列变换（如卷积