ResNet閱讀

文章在一開始就說明了resnet提出的原因： 梯度爆炸/消失問題（這篇博客講的很好） 退化問題（隨着網絡深度增加，準確率達到飽和，然後迅速下降） 爲了解決這些問題，作者考慮了vgg以及inception網絡的優劣，進行了以下思考： 1、但是如果所增加的層都是一樣的，都是淺層模型的複製，那麼深度的模型不應該產生更高的訓練誤差，但是這樣的方法很難實現。 2、deep residual learning

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