图普科技Vincent：一文简述ResNet及其多种变体
2022-03-04 23:05:01 来源：
在 AlexNet [1] 取得 LSVRC 2012 分类竞赛冠军之后，深度残差网络(Residual Network， 下文简写为 ResNet)[2] 可以说是过去几年中计算机视觉和深度学习领域最具开创性的工作。ResNet 使训练数百甚至数千层成为可能，且在这种情况下仍能展现出优越的性能。
因其强大的表征能力，除图像分类以外，包括目标检测和人脸识别在内的许多计算机视觉应用都得到了性能提升。
自从 2015 年 ResNet 让人们刮目相看，研究界的许多人在深入探索所其成功的秘密，许多文献中对该模型做了一些改进。本文分为两部分，第一部分为不熟悉 ResNet 的人提供一些背景知识，第二部分将介绍我最近阅读的一些论文，关于 ResNet 的不同变体和对 ResNet 架构的理解。
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