Deep Residual Learning for Image Recognition Kaiming He Xiangyu Zhang Shaoqing Ren Jian Sun 摘要
更深层次的神经网络更难训练。我们提出了一个残差学习框架，以简化对比以前使用的网络更深入的网络的训练。我们根据层输入显式地将层重新表示为学习残差函数（ learning residual functions），而不是学习未定义函数。我们提供了综合的经验证据，表明这些残差网络易于优化，并且可以从大幅度增加的深度中获得精度。在ImageNet数据集上，我们估计残差网络的深度可达152层--是vgg网络的8倍深[41]，但仍然具有较低的复杂性。这些残差网的集合在图像集上的误差达到了3.57%。 这个结果获得了ILSVRC2015的分类任务第一名，我们还用CIFAR-10数据集分析了100层和1000层的网络。
表示的深度对于许多视觉识别任务是非常重要的。仅仅由于我们的表示非常深入，我们在coco对象检测数据集上得到了28%的相对改进。 深度残差网络是我们参加ILSVRC & COCO 2015 竞赛上所使用模型的基础，并且我们在ImageNet检测、ImageNet定位、COCO检测以及COCO分割上均获得了第一名的成绩。
1 介绍
深度卷积神经网络[22, 21]导致了图像分类[21, 49, 39]的一系列突破。深度网络自然地将低/中/高级特征[49]和分类器以端到端多层方式进行集成，特征的“级别”可以通过堆叠层的数量（深度）来丰富。最近的证据[40, 43]显示网络深度至关重要，在具有挑战性的ImageNet数据集上领先的结果都采用了“非常深”[40]的模型，深度从16 [40]到30 [16]之间。许多其它重要的视觉识别任务[7, 11, 6, 32, 27]也从非常深的模型中得到了极大受益。