作者：Abhijit Telang翻译：张睿毅校对：丁楠雅本文约2600字，建议阅读10分钟。本文介绍了做残差分析的方法及其重要性，以及利用R语言实现残差分析。在这篇文章中，我们通过探索残差分析和用R可视化结果，深入研究了R语言。残差是用于建模的原始值与作
我们提供的详实经验证据表明对这样的残差网络进行寻优更加容易，并且随网络层次的显著加深可以获得更好的准确率。该残差网络对ImageNet测试集的错误率为3.57%，这个结果取得了2015年ILSVRC分类任务的第一名。此外，我们分析了分别用100层和1000
当前 ImageNet 计算机视觉识别挑战的最前沿的技术是残差神经网络。如利用快捷连接的研究方法已经在残差网络和 highway network 的衍生模型中得到大量应用。这些研究潜在地挑战了我们对 CNN 学习浅层的局部特征与深层越来越多的全局特征的认识
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