ResNet通过使用多个带参数的层来学习输入与输出之间的残差表示（真实值与预测值之间的差），而非像一般CNN（如AlexNet和VGG）那样使用带参数的层来直接尝试学习输入与输出之间的映射关系。ResNet的残差块结构 7.1ResNet简介 第7章ResNet实现手势识别 4 在图中，可以看到在不使用残差结构的情况下，18层的神经网络...
ResNet实现手势识别 2 7.1ResNet简介 ResNet实现手势识别 3 VGG网络达到19层后再增加层数就会导致分类性能下降。而残差神经网络（ResidualNeuralNetwork，ResNet）的提出者何恺明等人在2015年提出了残差学习（ResidualLearning）的概念，以简化以前使用的网络，使之能够以更深的网络进行训练，并进一步将它应用在了CNN的...