ResNet——Deep Residual Learning for Image Recognition

1. 摘要 更深的神经网络通常更难训练，作者提出了一个残差学习的框架，使得比过去深许多的的网络训连起来也很容易。 在 ImageNet 数据集上，作者设计的网络达到了 152 层，是 VGG-19 的 8 倍，但却有着更低的复杂性。通过集成学习模型最终取得了 3.57% 的错误率，获得了 ILSVRC 2015 比赛的第一名。 表示的深度对于许多视觉识别任务而言至关重要，仅仅由于特别深的表示，作者

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