Resnet论文总结

1.问题引入 通过分析很多网络结构，作者发现网络深度是一个影响网络性能的因素，因此提出：是否网络越深，神经网络的学习效果越好？ 解决这个问题之前，一个有关深度神经网络的明显问题就是梯度消失。我们知道，在深层神经网络当中，经常会遇到梯度消失的问题，这可以通过标准初始化和中间层初始化来解决，这使得数十层的网络在通过SGD训练即可达到收敛。 在解决了梯度消失问题之后，网络越深，是否性能就越好呢？作者通过

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