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原標題：30篇論文，就能掌握當今科技90%的知識！ILYA公布神級論文清單（下）
關鍵字：神經網絡,論文,模型,卷積,任務
文章來源：AI范兒
內容字數：20360字

內容摘要：

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（下）部分深度殘差學習用于圖像識別這篇論文的標題是《深度殘差學習用于圖像識別》，由何凱明等撰寫，于2015年12月提交到 arXiv。這篇論文介紹了一種新穎的深度神經網絡架構，稱為殘差網絡（ResNet），旨在解決深度神經網絡訓練過程現的梯度消失和梯度等問題。
該架構通過引入殘差連接（residual connections），允許網絡直接學習殘差函數，從而更容易地優化深度網絡。這種設計使得網絡在層數增加的情況下可以更有效地訓練，從而實現了更深層次的網絡結構，有助于提高模型的性能和泛化能力。
實驗結果顯示，基于殘差學習的網絡（稱為殘差網絡或ResNets）不僅在訓練上更為高效，而且在ImageNet數據集上的表現超越了之前的深度網絡，例如達到了152層的深度（是VGG網絡的8倍深度），同時具有更低的復雜度。一個包含這些殘差網絡的集成模型在ImageNet測試集上實現了3.57%的錯誤率，贏得了ILSVRC 2015分類任務的第一名。
此外，該研究還展示了在CIFAR-10數據集上使用100層和1000層網絡的分析結果，以及在COCO目標檢測數據集上由于

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