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 ...

一直拖着没研究大名鼎鼎的残差网络，最近看YOLO系列，研究到YOLOv3时引入了残差网络的概念，逃不过去了，还是好好研究研究吧~ 一，引言 　　 残差网络是深度学习中的一个重要概念，这篇文章将简单介绍残差网络的思想，并结合文献讨论残差网络有效性的一些可能解释。 　　以下是本文的概览 ...

m2 <- matrix(1:9,nrow=3) x<- c(3,4,5,6)y <- c(2.5,3,4,4.5)temp = lm(y~x)resid(temp) ...

残差在数理统计中是指实际观察值与估计值（拟合值）之间的差。 拟合：如果待定函数是 线性，就叫 线性拟合或者 线性回归(主要在统计中)，否则叫作 非线性拟合或者 非线性回归。表达式也可以是 分段函数，这种情况下叫作样条拟合。 一组观测结果的数字统计与相应数值组的吻合 ...

引言 　　对于传统的深度学习网络应用来说，网络越深，所能学到的东西越多。当然收敛速度也就越慢，训练时间越长，然而深度到了一定程度之后就会发现越往深学习率越低的情况，甚至在一些场景下，网络层数越深反而 ...