Djupare neurala nätverk är svårare att träna. Vi presenterar en återstående utbildningsram för att underlätta utbildningen av nätverk som är betydligt djupare än de som användes tidigare. Vi omformulerar uttryckligen lagren som lärande restfunktioner med hänvisning till lageringångar, istället för att lära sig orefererade funktioner. Vi tillhandahåller omfattande empiriska bevis som visar att dessa kvarvarande nätverk är lättare att optimera, och kan få noggrannhet från avsevärt ökat djup. På ImageNet dataset utvärderar vi kvarvarande nät med ett djup på upp till 152 lager-8× djupare än VGG nät [41] men fortfarande har lägre komplexitet. En ensemble av dessa restnät uppnår 3.57% fel på ImageNet testuppsättningen. Detta resultat vann första plats på ILSVRC 2015 klassificering uppgift. Vi presenterar även analys på CIFAR-10 med 100 och 1000 lager. Djupet av representationer är av central betydelse för många visuella igenkänningsuppgifter. På grund av våra extremt djupa representationer får vi en relativ förbättring på 28 % av COCO-datan för objektdetektering. Djupa restnät är grunden för våra bidrag till ILSVRC & COCO 2015 tävlingar 1, där vi också vann 1: a platser på uppgifterna ImageNet upptäckt, ImageNet lokalisering, COCO upptäckt och COCO segmentering.
Men djupare nätverk är oftast svårare att träna REF.
Deep Residual Learning for Image Recognition
{'venue': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}