ResNet(deep residual learning for image recognition)

论文：https://arxiv.org/pdf/1512.03385.pdf 摘要： 论文提出了一个剩余学习框架来简化神经网络的训练，直接重新构造（神经网络）层作为学习相关输入层的剩余方程，而不是学习不相关的方程。 介绍： 在之前的研究里，都把神经网络的深度作为最重要的因素。论文提出疑问：是不是更深的神经网络层数，就可以更好的学习到特征信息？在进行梯度下降的时候，容易出现梯度爆照或者梯度消失的问

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