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ResNet的TensorFlow构建。

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简介：
VGGNet和GoogLeNet等网络均已证实，模型表现良好地前提在于具备足够的深度；然而，当网络深度增加到一定阈值时，更深的网络往往伴随着更高的训练误差。这种误差上升的根本原因在于，网络愈加深层，梯度弥散以及梯度爆炸的现象便日益显著。因此，在反向传播过程中，梯度更新难以有效地传递到前置网络层级，导致前沿网络层的参数无法进行调整，最终导致训练和测试性能的下降。因此，ResNet面临的挑战在于如何在提升网络深度时有效规避梯度消失的问题。ResNet中解决深层网络梯度消失的关键结构是残差网络。

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