大话深度残差网络（DRN）ResNet网络原理

一说起“深度学习”，自然就联想到它非常显著的特点“深、深、深”（重要的事说三遍），通过很深层次的网络实现准确率非常高的图像识别、语音识别等能力。因此，我们自然很容易就想到：深的网络一般会比浅的网络效果好，如果要进一步地提升模型的准确率，最直接的方法就是把网络设计得越深越好，这样模型的准确率也就会越来越准确。 那现实是这样吗？ 先看几个经典的图像识别深度学习模型： 这几个模型都是在世界顶级比赛中获奖

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