本节课为「计算机视觉 CV 核心知识」第 23 节；
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Hi, 我是茶桁。
在深度学习领域，网络结构的设计和训练过程始终是学术界与工业界追求的热点话题。特别是在图像识别中，模型的层数和性能呈现出高度相关性。然而，随着层数增加，训练深层网络往往面临梯度消失或梯度爆炸问题。为了克服这些问题，GoogleNet 和 VGG 等模型分别引入了创新性的模块设计，而 ResNet（Residual Network）则通过引入残差模块，有效解决了深层网络的训练瓶颈，使得深度神经网络的训练效率显著提高。下图中就是一个具体的证据，56层的模型表现不如 20 层的模型：
之前的课程，我们花了点时间来讲 GoogleNet 中的两个主要的块。一个是 Inception block, 一个呢是 BN 层。
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本文使用 文章同步助手 同步于「坍缩的奇点」
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