【圖像分類】ResNet論文詳解（Deep Residual Learning for Image Recognition）

論文原文：https://arxiv.org/pdf/1512.03385.pdf 一、背景簡介 深度學習中的基礎網絡的發展從ALexNet（5個卷積層）、VGG（19個卷積層）到GoogLeNet（22個卷積層），網絡的結構在不斷變深。這是因爲更深的網絡可以進行更加複雜的特徵模式的提取，從而理論上更深的網絡可以得到更好的結果。但是通過簡單的疊加層的方式來增加網絡深度，可能引來梯度消失/梯度爆炸的

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