ResNet隨堂筆記

目的：使用殘差網絡來簡化更深的網絡的訓練。 成就： ILSVRC 檢測和定位第一名；COCO 2015檢測和分割第一名  退化（訓練的準確率下降）： 隨着網絡深度的增加，準確率達到飽和（不足爲奇）然後迅速退化。這種退化 並不是由過擬合造成的 ，並且在一個合理的深度模型中增加更多的層卻導致了 更高的錯誤率 ，理論上一個更深的模型應該比相同配置下的更淺的模型具體更高的精度 。 本文提出了一種深度殘差學

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