卷积神经网络扩展 - Resnet网络简介

一.简介 1.残差神经网络是2015年由微软研究院四位华人提出的，在Imgnet上夺冠的神经网络，它是有152层深的神经网络，在2015年的ILSVRC比赛中取到了3.5%错误率。 Resnet能够达到152层的原因是引入了残差模块的概念，使用如下图的残差模块控制跳转来克服深层网络梯度消失的问题。 2.创建残差模块的思路是：对于一个神经网络，随着我们增加网络深度时，会导致梯度消散问题，梯度消散时训

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