为什么要提出残差网络？

深度网络不是越深越好。会出现梯度消失或者梯度爆炸，网络训练难度加大。何凯明做了实验，浅层网络比深层网络的训练误差和测试误差都要小。

梯度消失：反向传播的时候，越到前面（浅层网络），梯度越小。原因之一是sigmoid函数两边很平缓，即两边梯度衰减是很快的。shotcut使得反向传播的时候梯度可以快速回传，从而减小网络训练的困难

残差干了啥？

shortcut: 不经过权重和激活函数

解释：　x是前面模块的输出，F(x)是后面模块的输出。则下面一个模块的输入即是x+F(x)，即模块输入之差是F(x)（即残差）

真实的网络？

即每两层之间加一个shortcut如果两个block的维数不一样，则做线性变换将两个变成一样的就好

类似的网络DenseNet:

ResNet中网络是很深，但是可能没有贡献。(想法都很简单，主要是你能够做得出来并且证明人家有效)