目錄 　一、殘差塊(Residual Block) 　　二、 殘差網絡為什么有用 　　三、ResNet網絡結構 　　四、代碼實現 ...

---恢復內容開始--- 景 （1）為什么殘差學習的效果會如此好？與其他論文相比，深度殘差學習具有更深的網絡結構，此外，殘差學習也是網絡變深的原因，為什么網絡深度如此重要？ 解答：一般認為神經網絡的每一層分別對應於提取不同層次的特征信息，有低層，中層和高層，而網絡越深的時候，提取到的不同層次 ...

殘差網絡(ResNets)(Residual Networks (ResNets)) 非常非常深的神經網絡是很難訓練的，因為存在梯度消失和梯度爆炸問題。習跳躍連接（Skip connection），它可以從某一層網絡層獲取激活，然后迅速反饋給另外一層，甚至是神經網絡的更深層。我們可以利用跳躍連接 ...

對於plain net，當網絡層次較深時，深層網絡越難訓練 inception net可以代替人工去選擇卷積核的尺寸，需要需要用池化層 ...

： 　　動機：深度神經網絡的“兩朵烏雲” 　　殘差網絡的形式化定義與實現 　　殘差網絡解決了什么 ...

引言 　　對於傳統的深度學習網絡應用來說，網絡越深，所能學到的東西越多。當然收斂速度也就越慢，訓練時間越長，然而深度到了一定程度之后就會發現越往深學習率越低的情況，甚至在一些場景下，網絡層數越深反而降低了准確率，而且很容易出現梯度消失和梯度爆炸。 　　這種現象並不是由於過擬合導致的，過擬合 ...

一說起“深度學習”，自然就聯想到它非常顯著的特點“深、深、深”（重要的事說三遍 ），通過很深層次的網絡實現准確率非常高的圖像識別、語音識別等能力。因此，我們自然很容易就想到：深的網絡一般會比淺的網絡效果好，如果要進一步地提升模型的准確率，最直接的方法就是把網絡設計得越深越好，這樣模型的准確率也就 ...

一、背景 1）梯度消失問題 我們發現很深的網絡層，由於參數初始化一般更靠近0，這樣在訓練的過程中更新淺層網絡的參數時，很容易隨着網絡的深入而導致梯度消失，淺層的參數無法更新。 可以看到，假設現在需要更新b1，w2,w3,w4參數因為隨機初始化偏向於0，通過鏈式求導我們會發現，w1w2w3 ...