s123l4的博客

https://arxiv.org/pdf/1512.03385.pdf摘要：更深层次的神经网络更难训练。我们提出了一个残差学习框架，以减轻网络的训练，实质上比以前使用的网络更深。我们明确地将层重新表述为参考层输入的学习残差函数，而不是学习未引用的函数。我们提供了全面的经验证据，表明这些残差网络更易于优化，并且可以通过大大增加的深度来获得准确性。在ImageNet数据集上，我们评估了深度高达152层的残差网——比VGG网[41]深8倍，但仍然具有较低的复杂性。这些残留网络的整体在ImageNet测试仪上