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残差网络（ResNet）

2020-09-09 16:58:47

深度残差网络（Deep Residual Network）赢得了2015 年的 ILSVRC 挑战赛。这些网络的工作方式是，引入跨层堆栈的快捷连接，让优化器可以学习更「容易」的残差映射（residual mapping）而非更为复杂的原映射（original mapping）。这些快捷连接与 Highway Layer 类似，但它们与数据无关且不会引入额外的参数或训练复杂度。ResNet在 ImageNet 测试集中实现了 3.57% 的错误率。