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  在图像识别领域, 神经网络的深度至关重要.研究表明, 随着网络深度的增加,神经网络的学习能力和模式表达能力会不断增强.比如从掀起深度学习热潮的AlexNet开始到VggNet,GoogleNet再到ResNet等模型, 网络越来越深,性能也越来越好. 另外, 我们也注意到在大型图片数据库Im-ageNet 领先的团队都利用了很深的模型,特别地,ResNet 被广泛使用. ResNet采用了跳跃连接的网络结构,它有效地解决了超深网络在优化学习时梯度消失的问题,并且大幅增加了网络表达图像模式的容量.这使得采用这一结构的网络深度可以达到1000 层,人工神经网络的强大表达能力被充分的发挥出来.具体地, ResNet 与传统网络相比较,其加入了y=x层(恒等映射层),其主要作用是使得网络随着深度的增加而表达能力不退化,并且还具有较好的收敛效果. 因此, ResNet 通常可以非常深,而它取得的识别效果在各大数据库评测中目前也是很好的.除此之外, ResNet 还具有泛化能力强,结构简单,训练收敛迅速等特征.宏观其实很好预测段子