Resnet解析

在计算机视觉里，特征的“等级”随增网络深度的加深而变高，研究表明，网络的深度是实现好的效果的重要因素。然而梯度弥散/爆炸成为训练深层次的网络的障碍，导致无法收敛。 有一些方法可以弥补，如归一初始化，各层输入归一化，使得可以收敛的网络的深度提升为原来的十倍。然而，虽然收敛了，但网络却开始退化了，即增加网络层数却导致更大的误差， 如下图。 原文链接：https://blog.csdn.net/mao_

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