ResNet解读
ResNet是由2015年的论文：Deep Residual Learning for Image Recognition提出，现在在深度学习网络中应用越来越广泛。 ResNet 提出背景就是深层神经网络训练困难的问题，究其原因主要是因为梯度消失/爆炸，导致模型难以收敛，尽管batch normalization的使用可以使几十层的网络使用SGD算法训练收敛，但是更深的网络就没办法了。就算能收敛，
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