恒等映射（Identity Mapping）是指输入与输出的值完全相等的一种函数映射。即在函数映射过程中，输入值经过计算后得到的输出值与输入值本身相等，这个过程就叫做恒等映射。

举个例子，如果有一个函数 $f(x)=x$，那么对于任何输入值 $x$，输出值都是 $x$。这就是一个典型的恒等映射函数。

在深度学习中，恒等映射通常用于构建残差网络（Residual Network）。残差网络可以通过添加恒等映射来减轻神经网络训练过程中的梯度消失问题，提高模型的训练效果。
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