【图像分类】ResNet论文详解（Deep Residual Learning for Image Recognition）

论文原文：https://arxiv.org/pdf/1512.03385.pdf 一、背景简介 深度学习中的基础网络的发展从ALexNet（5个卷积层）、VGG（19个卷积层）到GoogLeNet（22个卷积层），网络的结构在不断变深。这是因为更深的网络可以进行更加复杂的特征模式的提取，从而理论上更深的网络可以得到更好的结果。但是通过简单的叠加层的方式来增加网络深度，可能引来梯度消失/梯度爆炸的

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