pytorch之深度殘差網絡（ResNet）

pytorch之深度殘差網絡（ResNet） 一.殘差塊 殘差核心公式：H(x) = F(x)+X,Y = Relu(H(x)),其中F(x)就是所謂的殘差，X是通過短連接直接映射過來的，X前的係數爲1是通過測試之後發現係數如果大於1或小於1會發生梯度消失或者爆炸的情況，所有等於1是OK的。 二.從代碼角度理解殘差塊 注意：單單一層的殘差塊並不能起到提升作用，所以一般的殘差塊往往有兩層或者更多。

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