CNN經典模型：深度殘差網絡（DRN）ResNet

        一提及「深度學習」，天然就聯想到它很是顯著的特色「深、深、深」（重要的事說三遍），經過很深層次的網絡實現準確率很是高的圖像識別、語音識別等能力。所以，咱們天然很容易就想到：深的網絡通常會比淺的網絡效果好，若是要進一步地提高模型的準確率，最直接的方法就是把網絡設計得越深越好，這樣模型的準確率也就會愈來愈準確。git         那現實是這樣嗎？先看幾個經典的圖像識別深度學習模型：

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