背景 引入残差 模型 将原有的yiy_iyi在第一次迭代后变成了学习残差。例如第一次迭代后 然后修改y\mathbf{y}y的值为残差： yi−f1(xi)y_i-f_1(x_i)yi−f1(xi)
本文探讨了深度学习中引入残差网络的概念，通过修改模型的学习目标，使得在第一次迭代后，模型开始学习输入数据的残差。这种方法优化了学习过程，有助于解决梯度消失问题，提升模型的训练效果和预测准确性。
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