ResNet 學習筆記

Abstract 開篇作者直入主題，講述了文章的創新性是使用了殘差學習網絡結構。並且在ImageNet數據集比賽中，將殘差網絡做到了152層（是VGG網絡的8倍）。在Cifar-10數據集上跑到了100層和1000層。作者還將數據集在COCO 物體識別數據集上進行了測試，提升了28%的輸出效果。（這裏面提到了特徵表達的深度問題，比較關鍵） Introduction 網絡深度其實是圖像分類的一個非常

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