Un réseau résiduel (ResNet) est une architecture de réseau de neurones profond qui utilise des connexions de raccourci — ajoutant l'entrée d'une couche directement à sa sortie — pour permettre l'entraînement de réseaux très profonds. Sans ces connexions, les réseaux profonds souffrent de gradients évanescents. Les ResNets ont résolu ce problème et permis la révolution du deep learning en vision par ordinateur. Ils restent fondamentaux pour la classification d'images et la détection d'objets.