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pytorch学习笔记-----Resnet 残差网络论文学习

发现问题：

        深层网络训练的效果反而不如浅层网络效果

解决办法：

        一方面更深卷积，另一方面要对未卷积之前的进行映射

        （个人理解即相当于未进网络的图片分成两条路一条走网络，一条直接拿过来，可以通过训练对两条路的训练效果进行比较调整比重，保证训练的结果至少不比未经网络之前的差）

pytorch学习笔记-----Resnet 残差网络论文学习_第1张图片

 

Resnet网络中体现：

pytorch学习笔记-----Resnet 残差网络论文学习_第2张图片

 

 

        每个模块都要相上述方法两条路进网络，对于特征图数不同的，我们可以进行卷积操作来增加特征图数量（要求：两条路最终输出格式必须完全相同，可以用1x1xC的卷积核）

pytorch学习笔记-----Resnet 残差网络论文学习_第3张图片

 

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