ResNet(残差网络)之残差模块
2015年何凯明提出的152层ResNet，获得了ILSVRC比赛图像识别的冠军（top1误差3.6%），同时也使得卷积神经网络有了真正的“深度”。 随着网络深度的增加，训练变得愈加困难，这主要是因为在基于随机梯度下降的网络训练过程中，误差信号的多层反向传播非常容易引发“梯度弥散”（梯度过小会使回传的训练误差信号极其微弱）或者“梯度爆炸”（梯度过大导致模型出现NaN）的现象。目前一些特殊的权重初始
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