经典卷积网络–ResNet残差网络
借鉴点：层间残差跳连，引入前方信息，减少梯度消失，使神经网络层数变身成为可能。
1、ResNet残差网络
ResNet 即深度残差网络，由何恺明及其团队提出，是深度学习领域又一具有开创性的工作，通过对残差结构的运用，ResNet 使得训练数百层的网络成为了可能，从而具有非常强大的表征能力，其网络结构如图所示。
ResNet 的核心是 残差结构，如下图所示。在残差结构中， ResNet 不再让下一层直接拟合我们想得到的底层映射，而是令其对一种残差映射进行拟合。 若期望得到的底层映射为 H(x)，我们令堆叠的非线性层拟合另一个映射 F(x) := H(x) – x，则原有映射变为 F(x) + x。 对这种新的残差映射进行优化时
Original: https://blog.csdn.net/qq_43753724/article/details/124789870
Author: 别团等shy哥发育
Title: 经典卷积网络–ResNet残差网络
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