深度残差学习的图像识别———ResNet

背景介绍 问题提出：学些更好的网络是否等同于堆叠更多的层呢？答案是否定的， 等同于堆叠更多的层呢？回答这个问题的一个障碍是梯度消失/爆炸。 当更深的网络能够开始收敛时，暴露了一个退化问题：随着网络 深度的增加，准确率达到饱和（这可能并不奇怪），然后迅速下降。 意外的是，这种下降不是由过拟合引起的，并且在适当的深度模型上添加更多的层会导致更高的训练误差。 层数过深的平原网络具有更高的训练误差 较高分

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