CNN典型模型 —— ResNet

ResNet 网络模型于2015年 ImageNet 比赛中提出； 将网络层次提高到152层，错误率降低到了3.57%，主要解决网络退化问题； 为什么深层神经网络比浅层神经网络更有效？ 浅层结构对复杂函数的表示能力有限，深层神经网络可以通过学习一种深层非线性网路结构，实现复杂函数的逼近，可以从少数样本中学习数据集本质特征。 但是此前的实验表明，随着网络层次的增加效果会变差，例如，56层的网络结构和

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