残差网络更容易优化，并且能够通过增加相当的深度来提高准确率。（网络越深，提取到的特征越多，表达能力越强）
因为CNN能够提取low/mid/high-level的特征，网络的层数越多，意味着能够提取到不同level的特征越丰富。并且，越深的网络提取的特征越抽象，越具有语义信息。
· 对于原来的网络，如果简单地增加深度，会导致梯度弥散或梯度爆炸。
网络层数增加，但是在训练集上的准确率却饱和甚至下降了。这个不能解释为overfitting，因为overfit应该表现为在训练集上表现更好才对。
退化问题说明了深度网络不能很简单地被很好地优化。
深度残差网络。典型的网络单元结构如下：
网络单元结构图
Weight=1 可以跳过某些层
ResNet(Residual Neural Network)简介 残差网络（ResNet） 是2015年由何恺明...
1) 优点 残差网络更容易优化，并且能够通过增加相当的深度来提高准确率。（网络越深，提取到的特征越多，表达能力越强...
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resnet其实最主要的一点就是他里面的残差块。残差网络其实是由多种路径组合的一个网络，直白了说，残差网络其实是很...
本文标题：残差网络 resnet
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