weixin_37410657的博客

本文提出了一种新的深度学习框架——残差网络（ResNet），有效地解决了深度神经网络中的退化问题。作者通过引入“短路连接”来构建深度残差网络，使得网络可以直接将输入特征传递到后面的层。

AlexNet这篇论文介绍了一种深度卷积神经网络（CNN）的设计和实现，该网络在ImageNet LSVRC-2010比赛中的图像分类任务上取得了显著的成果。这个网络包含6000万个参数和650,000个神经元，由五层卷积，一些最大池化层，和三个全连接层组成。这个网络也是第一个在ImageNet数据集上训练的大规模CNN。这个网络的设计和实现，以及其在ImageNet比赛中的成功，标志着深度学习在计算机视觉领域的重要突破。