ResNet —— 深度残差网

深度卷积神经网络为图像识别带来了一系列突破。深度网络自然的融合了低/中/高层特征并以端到端多层方式实行分类，且特征的层可通过堆叠层的数量（深度）来丰富。近期证据显示，网络的深度至关重要，并且ImageNet数据集中领先的模型都使用非常深的模型，从16层到30层。 由此带来一个问题，学习更好的网络是否只是简单的堆叠更多的层？回答这个问题一个困难是臭名昭著的梯度消失/爆炸问题。但是这个问题很大程度上被

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