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 ...

1. 什么是殘差（residual）？ 　　“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。”“如果回歸模型正確的話， 我們可以將殘差看作誤差的觀測值。” 　　更准確地，假設我們想要找一個 $x$，使得 $f(x) = b$，給定一個 $x$ 的估計值 $x_0$，殘差 ...

（很好的博客：殘差網絡ResNet筆記） 主要內容： 一.深層神經網絡的優點和缺陷 二.殘差網絡的引入 三.殘差網絡的可行性 四.identity block 和 convolutional block 一.深層神經網絡的優點和缺陷 1.深度神經網絡很大的一個優點 ...

目錄 ResNet原理 ResNet實現 模型創建 數據加載 模型編譯 模型訓練 測試模型 訓練過程 ResNet原理 深層網絡在學習任務中取得了超越人眼的准確率，但是，經過實驗表明，模型的性能 ...

　　深度殘差收縮網絡其實是一種通用的特征學習方法，是深度殘差網絡ResNet、注意力機制和軟閾值化的集成，可以用於圖像分類。本文采用TensorFlow 1.0和TFLearn 0.3.2，編寫了圖像分類的程序，采用的圖像數據為CIFAR-10。CIFAR-10是一個非常常用的圖像數據集，包含10 ...

　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 ...

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 ...