この論文は、深層畳み込みニューラルネットワーク（CNN）のトレーニングにおける課題を克服するために提案された残差ネットワーク（ResNet）について議論しています。特に、深いネットワークのトレーニングに関する勾配消失問題に対処するために、スキップ接続を利用しています。ResNetは、中間層をバイパスするショートカット接続を通じて勾配が直接流れることを可能にし、数百層のネットワークをトレーニングできるようにします。この実装では、CIFAR-10データセットに対してResNet-18が89.9%の精度を達成し、従来の深層CNN（類似の深さで84.1%）よりも早く収束し、安定してトレーニングできることを示しています。これにより、深層学習の可能性が拡がるとされています。