从本质上讲，深度残差收缩网络属于卷积神经网络，是深度残差网络（deep residual network, ResNet）的一个变种。它的核心思想在于，在深度学习进行特征学习的过程中，剔除冗余信息是非常重要的；软阈值化是一种非常灵活的、删除冗余信息的方式。 1.深度残差网络 首先，在介绍深度残 ...

　　深度残差收缩网络其实是一种通用的特征学习方法，是深度残差网络ResNet、注意力机制和软阈值化的集成，可以用于图像分类。本文采用TensorFlow 1.0和TFLearn 0.3.2，编写了图像分类的程序，采用的图像数据为CIFAR-10。CIFAR-10是一个非常常用的图像数据集，包含10 ...

//20201018 update 写在前面： 前几天上完了NG的卷积神经网络第二章，并完成了相应的作业，在这里总结一下，作业是用Tensorflow2实现ResNet残差网络，本文主要说一下残差网络的架构以及实现方法（本人初学者，如若有写的不对的地方还请大家指出/拜托/拜托 ...

　目录 　一、残差块(Residual Block) 　　二、 残差网络为什么有用 　　三、ResNet网络结构 　　四、代码实现 ...

---恢复内容开始--- 景 （1）为什么残差学习的效果会如此好？与其他论文相比，深度残差学习具有更深的网络结构，此外，残差学习也是网络变深的原因，为什么网络深度如此重要？ 解答：一般认为神经网络的每一层分别对应于提取不同层次的特征信息，有低层，中层和高层，而网络越深的时候，提取到的不同层次 ...

残差网络(ResNets)(Residual Networks (ResNets)) 非常非常深的神经网络是很难训练的，因为存在梯度消失和梯度爆炸问题。习跳跃连接（Skip connection），它可以从某一层网络层获取激活，然后迅速反馈给另外一层，甚至是神经网络的更深层。我们可以利用跳跃连接 ...

对于plain net，当网络层次较深时，深层网络越难训练 inception net可以代替人工去选择卷积核的尺寸，需要需要用池化层 ...

： 　　动机：深度神经网络的“两朵乌云” 　　残差网络的形式化定义与实现 　　残差网络解决了什么 ...