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 ...

） 1.ResNets殘差網絡簡介 　　首先，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的 ...

（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 　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 ...

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 ...

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 ...