残差网络 residual network

残差网络公式推导 其中x为上一层输出到该神经元的值；w为x传到该神经元经过的权重；y为x在某神经元内由激活函数求得的输出值。残差网络在神经网络中的表示如下图 注意，输入的w和x可以有多个分支，最后经过F汇总输出。关于残差网络的定义公式可以由下图看出含义：x在经过第一层和加权并经relu非线性变化与第二层加权后得到的F(x)+x，说明是一个线性堆叠，则这两层构成一个残差学习模块，而由残差模块构成的网

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