resnet詳解

ResNet（Residual Neural Network）由微軟研究院的Kaiming He等四名華人提出，通過使用ResNet Unit成功訓練出了152層的神經網絡，並在ILSVRC2015比賽中取得冠軍，在top5上的錯誤率爲3.57%，同時參數量比VGGNet低，效果非常突出。

ResNet的結構可以極快的加速神經網絡的訓練，模型的準確率也有比較大的提升。同時ResNet的推廣性非常好，甚至可以直接用到InceptionNet網絡中。