相同层数，densenet和resnet哪个好，为什么？ 那么ResNet解决了什么问题呢？ 训练深层的神经网络，会遇到梯度消失和梯度爆炸（vanishing/exploding gradients）的问题，影响了网络的收敛，但是这很大程度已经被标准初始化（normalized initialization）和BN（Batch Normalization）所处理。 当深层网络能够开始收敛，会引起网络退化（degradation problem）问题，即随着网络深度增加，准确率会饱和，甚至下降。这种退化不是由过拟合引起的，因为在适当的深度模型中增加更多的层反而会导致更高的训练误差。 ResNet就通过引入深度残差连接来解决网络退化的问题，从而解决深度CNN模型难训练的问题。
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