浅析深度ResNet有效的原理
深度残差网络是ImageNet比赛中，效果最好的网络，在深度学习的探究过程中，发现对深度的扩展远远比广度的扩展效果要达到的好的太多。理论认为，同层的不同神经元学习不同的特征，越往后层的神经元学习特征的抽象程度越高。可以这样理解，如果要识别一个汽车如下图： 上面的图我画的有些粗糙，但是意思应该表达清楚了，特征的组合识别一个物体，如果特征越抽象则识别物体更加简单，也就是说网络模型越深越好了？那么在搭建
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