ResNet 笔记

ResNet 笔记   ResNet （Residual Network）是由何恺明等人提出，获得了ILSVRC-2015图像分类、图像物体定位和图像物体检测比赛的冠军。 什么是残差网络？ ResNet 采用了残差学习来解决训练卷积神经网络时加深网络导致准确度下降的问题。训练深度神经网络时，误差反向传播的过程中，梯度通常会变得越来越小，从而权重的更新量也越小，导致远离损失函数的层训练缓慢，不易优化

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