resnet18和resnet34区别（resnet18和resnet50）



论文：Deep Residual Learning for Image Recognition

Motivation：网络越深，能获取的信息越多，而且特征也越丰富。但是根据实验表明，随着网络的加深，优化效果反而越差，测试数据和训练数据的准确率反而降低了（网络退化）。为了让更深的网络也能训练出好的效果，何凯明大神提出了一个新的网络结构——

。这个网络结构的想法主要源于VLAD（残差的想法来源）和Highway Network（跳跃连接的想法来源）。

Block

残差学习模块包括identity mapping和residual mapping，其中前者指的

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