ResNet解讀
ResNet是由2015年的論文：Deep Residual Learning for Image Recognition提出，現在在深度學習網絡中應用越來越廣泛。 ResNet 提出背景就是深層神經網絡訓練困難的問題，究其原因主要是因爲梯度消失/爆炸，導致模型難以收斂，儘管batch normalization的使用可以使幾十層的網絡使用SGD算法訓練收斂，但是更深的網絡就沒辦法了。就算能收斂，
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