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 ...

一直拖着沒研究大名鼎鼎的殘差網絡，最近看YOLO系列，研究到YOLOv3時引入了殘差網絡的概念，逃不過去了，還是好好研究研究吧~ 一，引言 　　 殘差網絡是深度學習中的一個重要概念，這篇文章將簡單介紹殘差網絡的思想，並結合文獻討論殘差網絡有效性的一些可能解釋。 　　以下是本文的概覽 ...

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) ...

殘差在數理統計中是指實際觀察值與估計值（擬合值）之間的差。 擬合：如果待定函數是 線性，就叫 線性擬合或者 線性回歸(主要在統計中)，否則叫作 非線性擬合或者 非線性回歸。表達式也可以是 分段函數，這種情況下叫作樣條擬合。 一組觀測結果的數字統計與相應數值組的吻合 ...

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 ...