圖普科技Vincent：一文簡述ResNet及其多種變體
2022-03-04 23:05:01 來源：
在 AlexNet [1] 取得 LSVRC 2012 分類競賽冠軍之后，深度殘差網絡(Residual Network， 下文簡寫為 ResNet)[2] 可以說是過去幾年中計算機視覺和深度學習領域最具開創性的工作。ResNet 使訓練數百甚至數千層成為可能，且在這種情況下仍能展現出優越的性能。
因其強大的表征能力，除圖像分類以外，包括目標檢測和人臉識別在內的許多計算機視覺應用都得到了性能提升。
自從 2015 年 ResNet 讓人們刮目相看，研究界的許多人在深入探索所其成功的秘密，許多文獻中對該模型做了一些改進。本文分為兩部分，第一部分為不熟悉 ResNet 的人提供一些背景知識，第二部分將介紹我最近閱讀的一些論文，關于 ResNet 的不同變體和對 ResNet 架構的理解。
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