1. 什么是残差（residual）？ 　　“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。”“如果回归模型正确的话， 我们可以将残差看作误差的观测值。” 　　更准确地，假设我们想要找一个 $x$，使得 $f(x) = b$，给定一个 $x$ 的估计值 $x_0$，残差 ...

） 1.ResNets残差网络简介 　　首先，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的 ...

（很好的博客：残差网络ResNet笔记） 主要内容： 一.深层神经网络的优点和缺陷 二.残差网络的引入 三.残差网络的可行性 四.identity block 和 convolutional block 一.深层神经网络的优点和缺陷 1.深度神经网络很大的一个优点 ...

　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 ...

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 ...

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，网络层数越深反而降低了准确率，而且很容易出现梯度消失和梯度爆炸。 　　这种现象并不是由于过拟合导致的，过拟合 ...