經典卷積神經網路演算法(5)：ResNet
1 引言¶
神經網路演算法有時候又被稱為深度學習，究其原因就是因為神經網路模型可以通過新增網路層數來擴充套件網路的深度以獲得更優越的效能。以CNN網路為例，卷積層數越多，模型越能夠提取到更高層次的特徵，資訊更加豐富。所以，我們不禁要猜想，是不是網路的深度越深，模型的效能越好。如果真是這樣，那神經網路就是近乎無所不能的演算法，沒有什麼是新增一層網路不能解決的，如果有，那就新增兩層。
在前面幾篇部落格中，我們實現了LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet等幾個景點的卷積神經網路演算法，這些演算法層數對比如下所示：
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