论文链接:https://arxiv.org/abs/1512.03385 阅读理解 通过学习残差F(x)=H(x)-x比直接拟合底层函数H(x)是更有效的,能够解决深层网络难以训练的情况,网络结构上使用了跳跃连接 来实现这种残差学习。 Abstract 深度的神经网络难以训练,本文提出了一种残差的框架来简化网络的训练。我们明确地重新定义各层 为 参照各层输入 学习的残差函数,而不是 学习未参考的函数,并进行了证明残差网络更容易优化,在ImageNet数据集使用152层的残差网络(比vgg还深8倍),但复杂度更低,…