ResNet_深度殘差學習的在圖像識別中的應用(Deep Residual Learning for Image Recognition____翻譯)

深度殘差學習的在圖像識別中的應用 摘要 層次更深的神經網絡更難訓練。 我們提出了一個殘差的學習框架，以便於對比以前使用的網絡深度更深的網絡進行訓練。 我們明確地將層重新組合成殘差函數並將其用於輸入，而不是學習未引用的函數。 我們提供全面的經驗證據表明這些殘差網絡更容易優化，並且可以從顯著增加的深度獲得準確性。 在ImageNet數據集上，我們評估深度高達152層-殘差網絡 比VGG網更深8倍[41

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