C4W2——深度卷积网络实例探究-1

1.1 为什么要进行实例探究？

了解经典案例，可以获取很多启发，帮助我们开启未来！

1.2 经典网络

LeNet-5（论文较难懂）

AlexNet（论文容易读，建议先读此篇论文）

VGG-16（设计比较优雅，卷积层长、宽减半递减的同时，通道数在倍增）

1.3 残差网络（ResNet）

残差网络是在普通网络（Linear+ReLU）基础上，引入了“跳接”（shortcut, skip connection），产生了残留块（如，a[l+2]=g(z[l+2])，故称“残差”网络。

理论上，训练误差应该随着网络深度的增加而一直下降（甚至出现过拟合而下降到零），但实际上，在普通网络（plain network）中，网络层数增加到一定数量后，训练误差会不降反增。残差网络可以减轻深度网络中的梯度消失和梯度爆炸问题，从而减轻上述问题。

1.4 残差网络为什么有用？

残差网络更容易学习到恒等函数（identify function），即a[l+2]等于a[l]，相当于直接将a[l]复制到a[l+2]，这样，不容易给模型造成性能损失。
ResNet示例图