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（时间顺序为从右到左，柱状图为模型在ILSVRC测试上的误差，折线图为网络层数）

（时间顺序为从右到左，柱状图为模型在ILSVRC测试上的误差，折线图为网络层数）

=== '''[[残差神经网络]]''' ===

===残差神经网络===

'''残差神经网络'''（Residual Neural Network, ResNet）由[[何恺明]]等人提出，是深度网络结构发展中的重要模型。ResNet 的关键设计是[[残差块]]（Residual Block）和[[快捷连接]]（skip connection）。在残差块中，输入<math>x</math>不仅经过若干网络层变换，即<math>F(x)</math>，也会通过快捷连接直接加到输出上，即：

'''[[残差神经网络]]'''（简称[[残差网络]]，英文Residual Neural Network, 简称[[ResNet]]）由[[何恺明]]等人提出，是深度网络结构发展中的重要模型。ResNet 的关键设计是[[残差块]]（Residual Block）和[[快捷连接]]（skip connection）。在残差块中，输入<math>x</math>不仅经过若干网络层变换，即<math>F(x)</math>，也会通过快捷连接直接加到输出上，即：

<math>\hat y=F(x)+x</math>

<math>\hat y=F(x)+x</math>