ResNet系列是经典网络结构的总结。
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简介：
ResNet论文：深度残余学习用于图像识别。 动机：网络深度增加能够获取更多信息，并使特征更加丰富。然而，实验结果表明，随着网络结构的加深，优化过程反而变得更加困难，测试数据集和训练数据集的准确率反而呈现下降趋势（即网络退化现象）。为了使更深的网络也能有效地训练出良好的结果，何凯明大神提出了一个新的网络结构——ResNet。该网络结构的灵感主要来源于VLAD（残差学习的最初来源）和Highway Network（跳跃连接的思想来源）。ResNet Block中的残差学习模块包含身份映射和残差映射，其中前者指的是……
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