[Survey]Deep Residual Learning for Image Recognition - QiitaDeep Residual Learning for Image Recognition Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, Jian Sun ImageNetのCompetitionで１位になったMSRAの論文 ・network層をdeepにすることは性能向上に欠かせない。 ・しかし、Deepにすると性能が向上せずに悪くなることが知られている。（下のグラフ） ・これらはOverfittingによるものではなく、勾配が０になったり、発散したりするため。 これを解決しようというのがこの論文の趣旨 Residual Network 普通のNetwork $H(x)$が所望するmapping(求めたい変換） 2 weight layerをH(x)になるように学習する Residual Network ・$x$をshortcutして足し合わせると$H(
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