深度学习典型神经网络之ResNet

  深度残差网络ResNet是2015年ILSVRC的冠军，深度达152层，是VGG的8倍，top-5错误率为3.6%。ResNet的出现使上百甚至上千层的神经网络的训练成为可能，且训练的效果也很好，利用ResNet强大的表征能力，使得图像分类、计算机视觉（如物体检测和面部识别）的性能都得到了极大的提升。 一、残差学习 根据无限逼近定理(Universal Approximation Theore

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