集异璧-神经网络结构 4：ResNet-V1、ResNet-V2、ReNeXt、SENet

ResNet-V1（2015） ResNet在ILSVRC 2015分类任务上赢得了第一名。 ResNet在主要是为了解决深度网络的退化问题。退化问题是指，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。这并不是由过拟合引起的，因为训练准确率也下降了。 考虑在一个浅层网络上增加恒等映射成为一个更深版本的网络，更深的模型不应当产生比它的浅层版本更高的训练错误率。作者的思路就是产生近

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