ResNet_深度残差学习的在图像识别中的应用(Deep Residual Learning for Image Recognition____翻译)

深度残差学习的在图像识别中的应用 摘要 层次更深的神经网络更难训练。 我们提出了一个残差的学习框架，以便于对比以前使用的网络深度更深的网络进行训练。 我们明确地将层重新组合成残差函数并将其用于输入，而不是学习未引用的函数。 我们提供全面的经验证据表明这些残差网络更容易优化，并且可以从显著增加的深度获得准确性。 在ImageNet数据集上，我们评估深度高达152层-残差网络 比VGG网更深8倍[41

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