ResNet 深度残差网络

ResNet         残差神经网络，由华人学者何恺明在微软亚洲研究院时提出       在2014年的时候，深度网络的层数已经达到了22层，当时的一些学者就肯定会在想，更深层次的网络结构会带来更好的效果，而当人们去堆叠更深层次的网络结构的时候，发现网络的性能并没有得到提升，反而会有所下降，因为网络层次较深，误差的累计产生了梯度弥散的情况，等反向更新到最开始基层的时候，梯度就趋近于0了。  

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