ResNet论文笔记为什么不是神经网络越深，训练效果越好？神经网络加深，训练效果差可能是以下因素引起的：梯度爆炸/消失（否决）已经通过标准化解决过拟合现象（否决）过拟合现象应该是在训练集表现好，测试集表现差图中的现象很明显不是过拟合（在训练集和测试集都差）神经网络退化

DeepResidualLearningforImageRecognition*Authors:[[KaimingHe]],[[XiangyuZhang]],[[ShaoqingRen]],[[JianSun]]DOI:10.1109/CVPR.2016.90初读印象comment::(ResNet)提出残差链接以解决网络训练效率随着深度增加而下降的情况。Why网络深度对图像识别

论文标题《DeepResidualLearningforImageRecognition》撑起CV界半边天的论文Residual：主要思想，残差。作者何恺明，超级大佬。微软亚研院属实是人才辈出的地方。初读摘要提问题：更深层次的神经网络更难训练。提方案：提出了残差网络解决深层网络训练的问题。这也

导读ResNet在ILSVRC2015竞赛中大放异彩，其核心模块residualblock使得卷积网络模型深度提高一个数量级，到达上百、上千层。在今天cv领域我们也经常用到它或它的变种，paper《DeepResidualLearningforImageRecognition》论文中第一张图点出了论文要解决的问题：左边是训练误差，

一、为什么引入ResNet通过上一篇分类网络的介绍，我们知道网络的宽度和深度可以很好的提高网络的性能，深的网络一般都比浅的的网络效果好，但训练一个很深的网络是非常困难的，一方面是网络越深越容易出现梯度消失和梯度爆炸问题，然而这个问题通过BN层和ReLU激活函数等方法在很大程度上

1.前言ResNet由微软亚洲研究院在论文《DeepResidualLearningforImageRecognition》中提出，获得2015年ImageNet图像分类、定位、检测，MSCOCO竞赛检测、分割五条赛道的冠军，通过引入残差连接，有效解决深层网络训练时的退化问题，可以通过加深网络大大提升性能。ResNet在ILSVRC-20

摘要：残差网络(ResNet)的提出是为了解决深度神经网络的“退化”（优化）问题。ResNet通过设计残差块结构，调整模型结构，让更深的模型能够有效训练更训练。本文分享自华为云社区

前言本文的主要贡献在于通过理论分析和大量实验证明使用恒等映射（identitymapping）作为快捷连接（skipconnection）对于残差块的重要性。同时，将BN/ReLu这些activation操作

基本性质\[\sin^2\alpha+\cos^2\alpha=1\]\[\tan\alpha=\frac{\sin\alpha}{\cos\alpha}\]和差角公式\[\sin(\alpha\pm\beta)=\sin\alpha\cos\beta\pm\cos\alpha\sin\be

本文发现当使用恒等映射（identitymapping）作为快捷连接（skipconnection）并且将激活函数移至加法操作后面时，前向-反向信号都可以在两个block之间直接传播而不受到任

原文链接：https://arxiv.org/abs/1512.03385摘要作者提出了一个残差学习结构用来解决非常深网络的退化问题和训练问题。原来的网络是为了拟合一个分布函数，我们重构了网络

目录目录目录前言摘要1、介绍2、深度残差网络的分析3、OntheImportanceofIdentitySkipConnection4、OntheUsageofActivationFunctions4.1、ExperimentsonAc

\({\color{Red}{欢迎到学科网下载资料学习}}\)【基础过关系列】2022-2023学年高一数学上学期同步知识点剖析精品讲义(人教A版2019）\({\color{Red}{跟贵哥学数学，so\qua