我正在尝试构建非常深入的DNN模型，因此我想将resnet的剩余概念应用于keras中的完全连接网络（DNN）。
我在基于回归的项目中尝试了简单的多层DNN，该项目仅包含1d样本而不是2d图，它的工作原理与以下代码所示相同：
例如：
model = Sequential（）
model.add（密集（128，激活='relu'，input_dim = 20））
model.add（Dropout（0.5））
model.add（Dense（64，activation ='relu'））
model.add（Dropout（0.5））
model.add（Dense（1））
但是我真的不知道如何包含残差概念或如何构建残差块...在没有任何有用信息的情况下用谷歌搜索了许多关键词...