致读者：
本篇文章是笔者的学习笔记，仅做记录用，而不作任何指导作用，大家阅读时请带着批判的眼光看待，如有错误欢迎指出。
文章目录
0 基础知识0.1 卷积核与输入0.2 Batch Norm0.3 感受野(Receptive Field)0.4 梯度爆炸(Gradient Exploding)和梯度弥散(Gradient Vanishing)1 LeNet-51.1 相关背景1.2 网络结构1.3 总结2 AlexNet2.1 相关背景2.2 网络结构2.3 总结3 VGG3.1 相关背景3.2 网络结构3.3 优点与创新点3.3.1 小卷积核3.3.2 小池化核3.3.3 使用卷积替代全连接层3.3.4 1 * 1卷积核3.4 总结4 GoogLeNet4.1 相关背景4.2 Inception4.2.1 Inception V14.2.2 Inception V24.2.3 Inception V35 ResNet5.1 相关背景5.2 Residual block5.2.1 残差块的结构5.2.2 how residual block work参考文献0 基础知识
0.1 卷积核与输入
此章节作为一个基础知识章节，回顾卷积核与输入数据之间的size对应关系。
假设:
Input: [b,3,28,28]
One-kernel: [3,5,5]
Multi-kernel: [16,3,5,5]
Bias: [16]
Out: [b,16,28,28]
此处，input代表输入有b张图片，3个通道(RGB)，图片像素为(32828)
对于单卷积核(One-kernel)的卷积层来说,这个卷积核的尺寸为(3 * 5 * 5),实际上是利用了三个小卷积核同时对Input的三个通道进行卷积。由于输入为3通道，所以必须用3个小卷积核同时操作，此处的3必须和input的3相等。
大部分情况下，一个卷积层(convolution)不会只有一个卷积核，大都是使用多卷积核(Multi-kernel)，此处使用了16个卷积核，又由于输入为3通道，所以此处应当有16*3个小卷积核。习惯上，这里的16称为通道(channel).最终得到16个特征图(feature maps).
在Multi-kernel的情况下，加入偏置(bias)，即是16个偏置。
最终output为(b * 16 * 28 * 28)，此处有填充(padding)，所以原图和原图大小一致。
最后，贴上卷积层图片大小计算公式：
0.2 Batch Norm
举个例子，对于sigmoid函数:
S(x)=11+e−x\mathrm{S}(\mathrm{x})=\frac{1}{1+\mathrm{e}^{-\mathrm{x}}}S(x)=1+e−x1
在x∈(-∞,-4),(4,+∞)时，梯度非常小，这影响了神经网络的收敛速率，所以要对input进行Normalization.
Batch Normalization的规范化写法:
Batch Norm的优点:
Converge faster
Better performance
Robust(stable,larger learning rate)
0.3 感受野(Receptive Field)
在卷积神经网络中，感受野(Receptive Field)的定义是卷积神经网络每一层输出的特征图(feature map)上的像素点在输入图片上的映射区域的大小。
如图所示，2个3 * 3卷积核，stride = 1，padding = 0的感受野为相当于5 * 5的卷积核。
感受野的计算
第n层的感受野为：
rn=rn−1+(kn−1)∏i=1n−1sir_{n}=r_{n-1}+\left(k_{n}-1\right) \prod_{i=1}^{n-1} s_{i}rn=rn−1+(kn−1)∏i=1n−1si
其中，rnr_{n}rn:第n层感受野大小，knk_{n}kn第n层卷积/池化核大小。
简而言之：第n层感受野大小=上一层感受野大小+(第n层卷积核大小-1)乘以本层以前所有stride的乘积。
0.4 梯度爆炸(Gradient Exploding)和梯度弥散(Gradient Vanishing)
假设我们在训练一个深层的神经网络，共有l层，当我们忽略bias，使用线性激活函数，输出可以表示为：
y^=w[l]w[l−1]...w[2]w[1]x\hat y=w^{[l]}w^{[l-1]}...w^{[2]}w^{[1]}xy^=w[l]w[l−1]...w[2]w[1]x
这里，z[1]=w[1]x,a[1]=g(z[1])=z[1]z^{[1]}=w^{[1]}x,a^{[1]}=g(z^{[1]})=z^{[1]}z[1]=w[1]x,a[1]=g(z[1])=z[1]
假如这里我们的w矩阵，均是对角线矩阵，主对角线元素为1.5，那么我们最后得到的y^\hat yy^就会非常大，呈1.5的指数倍增加。相反，如果对角线元素特别小，为0.5,y^\hat yy^就会特别小。
所以，当我们的权重矩阵w，哪怕只是比单位阵大一点点，在深层神经网络中它也会使得输出特别大，当然，w特别小也会造成不好的结果。
举个例子，在ResNet网络中，ResNet网络为152层，如果不采取任何相关措施，最后的梯度会是∂y^∂x=0.5151\frac{\partial {\hat y}}{\partial x}=0.5^{151}∂x∂y^=0.5151，这会让训练变得十分困难，让我们的梯度以非常小的stride变化。
1 LeNet-5
1.1 相关背景
LeNet由Yann Lecun于1998年提出，是一种经典CNN，是现代CNN起源之一。是一种用于邮政编码识别(手写体字符识别)的非常高效的CNN。出自论文《Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition》.
1.2 网络结构
LeNet总共有六层网络，由于本网络年代久远，同时也没有在GPU上运行，包括最后的Gaussian connections现在已经鲜有人使用，本网络只进行简单介绍。
C1层: Input作为一个13232的图片(单通道，像素为32 * 32)。之后经过一个卷积层，卷积层的大小为6卷积核，每个卷积核大小为(5 * 5)，这样就得到了6个feature map.
特征图大小为(32 - 5 + 1) * (32 - 5 + 1) = 28 *28
参数共享使得同个小卷积核每个神经元均使用相同的参数，因此，参数个数为(5 * 5 + 1) * 6 = 156,1为bias.
卷积后的图像大小为28 * 28，所以每个特征图有 28 * 28个神经元，所以连接数为(5 * 5 + 1) * 6 * 28 * 28 = 122304
S2层: 使用了一个下采样层(Subsampling).
不同于我们现在讲的Max-pooling,Average-pooling，此处采用了下采样层，采样原理为隔行采样，在AlexNet之后，我们比较熟制的Pooling操作就开始广泛使用了。
C3层: 16个卷积核，卷积模板大小为5 * 5
特征图大小为: (14 - 5 + 1) * (14 - 5 + 1) = 10 * 10
S4层: 下采样层，原理同S2.
C5层: [120,16,5,5] 的卷积核,padding = 0,stride = 1,本层虽然是个卷积层，但是S4层正好是5 * 5，和小卷积核的尺寸相同，所以可以看作一个120个神经元的全连接层(Full connection).
F6层: 全连接层，共有84个神经元，与C5层进行全连接，即每个神经元都与C5层的120个特征图进行连接。
Output层: 全连接层，Gaussian connections，采用了RBF函数径向欧氏距离函数)，目前已被Softmax取代。
RBF:
yi=∑j=083(xj−wij)2y_{i}=\sum_{j=0}^{83}\left(x_{j}-w_{i j}\right)^{2}yi=∑j=083(xj−wij)2
1.3 总结
LeNet-5与现在大部分卷积神经网络还是有差别的，LeNet采用sigmoid作为激活函数，目前大多使用tanh,ReLU,Leakly ReLU.
LeNet-5下采样与现在的方式不同，目前大多使用池化层。
目前的分类问题大多在最后的输出层采用SoftMax，而LeNet使用Gaussian connections.
LeNet-5在当时计算机算力较低的情况下，已经是非常高效的CNN，但是还是缺乏大规模训练数据，在复杂问题的处理并不理想。
2 AlexNet
2.1 相关背景
在LeNet之后，深度学习的发展较为平缓，一直到了深度学习界里程碑的作品出现——AlexNet.
AlexNet是ISLVRC (ImageNet Scale Visual Recogniton Challenge)的冠军网络，分类准确率提高了惊人的十多个点，AlexNet的提出，使得深度学习开始蓬勃发展。
AlexNet是由G.Hinton(第三作者)和他的学生Alex Krizhevsky设计的，G.Hinton被人称为“神经网络教父”。
AlexNet使用了两块GTX 580(3GB * 2),将kernel均分在两张显卡上，在当时是非常新颖的做法，所以着重学习Alexnet在当时的影响力。
该网络的亮点在于:
使用了ReLU作为激活函数，而非传统的Sigmoid和Tanh首次利用GPU进行网络加速训练使用LRN对局部特征进行归一化(目前以Batch Norm为主)使用重叠最大池化(Max pooling)使用Dropout机制
数据集: ImageNet，训练集120万张图片，验证集5万张图片，测试集15万张图片，1000个类别，并且有多种不同的分辨率。
论文原文:
/paper/4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks.pdf
2.2 网络结构
AlexNet总共有输入层和8个layers，其中包含5个卷积层和3个全连接层，其中最后一个全连接层也是softmax输出层。
1.卷积层，输入图像尺寸为3 * 224 * 224，第一次卷积是会padding 3个像素变为 3 * 227 * 227，卷积核大小为96 * 3 * 11 * 11，stride为4.
所以，C1层的输出图像为[(227 - 11) / 4 + 1] * [(227 - 11) / 4 + 1] = 55 * 55，最终输出数据为 96 * 55 * 55,其中，96个卷积核分别在两个GPU上进行运算，即48 * 2.
2.池化层(Max Pooling),池化尺寸为3 * 3，stride = 2. pooling后尺寸为96 * [(55 - 3) / 2 + 1] * [(55 - 3) / 2 + 1] = 96* 27 * 27,然后进行归一化，运算尺寸为5 * 5.
注意此处的归一化并非目前经常使用的BN(BN于发表)，而是局部响应归一化LRN(Local Response Normalized)，在发表的"Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition"中说明了，LRN在IILSVRC数据集上不能对性能进行改善。当前主流模型也基本不使用LRN.这里不对其进行深入学习。
此外，可以看到，本文采用的池化(Pooling)操作，尺寸为3，步长为2,Size>Stride，这正是我们之前提到的重叠池化(Overlapping Pooling).
3.卷积层，输入为上一层的feature map:96 * 27 * 27,将数据分别在两个不同的的GPU中进行运算，每组数据的大小为48 * 27 * 27，卷积核大小为128 * 48 * 5 * 5，padding = 2，stride = 1，每组得出的output为128 * [(27 - 5 + 2 * 2) / 1 + 1] * [(27 - 5 + 2 * 2) / 1 + 1] = 128 * 27 * 27,得出结果后经过ReLU层，尺寸仍然为128 * 27 * 27，这是每个GPU上的数据，如果计算总数据，应该再乘以2.
4.池化层(Max pooling)，池化运算的尺寸为3 * 3，步长为2，池化后的尺寸为(27 - 3) / 2 + 1 = 13,即，总数据尺寸为2组128 * 13 * 13的像素层，经过5 * 5的归一化处理。
5.卷积层，padding = 1，同样数据还是在两个GPU下计算，每个GPU内卷积核尺寸为192 * 128 * 3 * 3，得到的数据为2组192 * 13 * 13的像素层，同样也要经过ReLU.
6.卷积层，padding = 1，每个GPU内卷积核尺寸为192 * 192 * 3 * 3，最终得到的数据仍为2组192 * 13 *13，最后经过ReLU.
7.卷积层，padding = 1，每个GPU内卷积核尺寸为128 * 192 * 3 * 3，最终得到的数据为2组128 * 13 * 13，最后经过ReLU.
8.池化层(Max pooling),池化尺寸为3 * 3，stride = 2，同理，这里依然是overlapping pooling，最后得到的output尺寸为: 2组 128 * 6 * 6的像素层数据.
9.全连接层1: 这里的输入数据为256 * 6 * 6，采用4096 * 256 * 6 * 6尺寸的滤波器对上层数据进行运算，得到的结果通过ReLU生成4096个值，再通过dropout输出本层结果值。
10.全连接层2: 这里的结构和上一层相同，经过ReLU后再经过dropout处理数据，得出4096个结果。
11.全连接层3: 本层有1000个神经元与上层进行全连接，最终得出被训练的数值。
2.3 总结
AlexNet作为的冠军网络，虽然现在已经很少有用这种结构，但是这个方法产生了巨大的影响。相比于网络结构，我们更应该去学习作者的思路，作者解决问题的能力，作者是怎样受到启发能够解决问题的。
笔者通过学习LeNet,AlexNet了解到了机器学习发展历史，同时也由于这些网络年代久远，结构较为简单，对内部的参数运算有了更深层次的理解。
3 VGG
3.1 相关背景
VGG是牛津大学的Visual Geometry Group提出的，在ILSVRC-获得亚军(第一名是GoogNet)。相比于AlexNet，VGG使用了更深的网络结构，同时也使用了更小的卷积核，证明了增加网络深度能够在一定程度上影响网络性能。
该网络的亮点在于：
小卷积核组。作者通过堆叠多个3 * 3卷积核(甚至1 * 1)来替代大卷积核，例如AlexNet中的11 * 11，这样可以减少所需参数，这是笔者认为最佳的创新点。小池化核。VGG使用2 * 2卷积核。网络更深，特征图更宽.VGG是一组网络，其后的数字代表网络隐藏层数，最高达到了VGG-19.网络中，卷积层专注于扩大通道数，池化层专注于缩小高和宽，计算量逐渐放缓。将卷积核替代全连接层。作者在测试阶段将三个全连接层替换为三个卷积，使得测试得到的模型结构可以接收任意高度或宽度的输入。多尺度。作者从多尺度训练可以提升性能受到启发，训练和测试时使用整张图片的不同尺度的图像，以提高模型的性能。不使用LRN.作者发现深度网络中LRN作用并不明显。
3.2 网络结构
卷积层全部为3 * 3的卷积核，用conv3-xxx来表示，xxx表示卷积核的通道数。作者实验了6种网络结构，其中VGG-16和VGG-19性能好。证明了增加网络深度能在一定程度上影响最终的性能。
以VGG-16为例：
convolution default: kernel_size = 3,padding = 1
pooling default: size = 2,stride = 2
input: 3 * 224 * 224
2 * conv3-64
output: 64 * 224 * 224
maxpool
output: 64 * 112 * 112
3 * conv3-128
output: 128 * 112 * 112
maxpool
output: 128 * 56 * 56
3 * conv3-256
output: 256 * 56 * 56
maxpool
output: 256 * 28 * 28
3 * conv3-512
output: 512 * 28 * 28
maxpool
output: 512 * 14 * 14
3 * conv3-512
output: 512 * 14 * 14
maxpool
output: 512 * 7 * 7
2 * FC-4096
output: 4096 * 1 * 1
FC-1000
output: 1000 * 1 * 1
参数数量：
可见，VGG-16的参数主要集中在全连接层，而根据统计，VGG-16的参数有138M，如此高的参数我们可以预期VGG-16网络有非常高的拟合能力，然而缺点也同样显而易见，参数量的提高导致了训练时间增长，调参难度变大，需要的存储容量大。
3.3 优点与创新点
VGG网络不同于LeNet,AlexNet，现在仍然有许多模型以VGG网络为骨干，笔者决定花较多时间学习VGG网络。
3.3.1 小卷积核
VGG网络的作者在一定程度上受AlexNet启发，许多思路都与AlexNet进行比较，采用小卷积核就是其中一项，下面贴上论文原文：
Rather than using relatively large receptive fields in the first conv. layers (e.g. 11×11 with stride 4 in (Krizhevsky et al., ), or 7×7 with stride 2 in (Zeiler & Fergus,; Sermanet et al., )), we use very small 3 × 3 receptive fields throughout the whole net, which are convolved with the input at every pixel (with stride 1). It is easy to see that a stack of two 3×3 conv. layers (without spatial pooling in between) has an effective receptive field of 5×5; three such layers have a 7 × 7 effective receptive field. So what have we gained by using, for instance, a stack of three 3×3 conv. layers instead of a single 7×7 layer?
First, we incorporate three non-linear rectification layers instead of a single one, which makes the decision function more discriminative.Second, we decrease the number of parameters: assuming that both the input and the output of a three-layer 3 × 3 convolution stack has C channels, the stack is parametrised by 3(32C2)=27C23(3^2C^2)=27C^23(32C2)=27C2weights; at the same time, a single 7 × 7 conv. layer would require72C2=49C27^2C^2=49C^272C2=49C2parameters, i.e.81% more. This can be seen as imposing a regularisation on the 7 × 7 conv. filters, forcing them to have a decomposition through the 3 × 3 filters (with non-linearity injected in between).
由上文的AlexNet可知，AlexNet的第一个卷积层就采用了11 * 11的大型卷积核，而在本网络中，采用了连续的几个3 * 3的卷积核代替之，其优点是在具有相同感受野的条件下，能够增加网络深度来保证学习更复杂的模式，而且能够使得参数更少。
感受野(Receptive Field)相关知识已经在这里学习了。
在这里简单的举个例子:
3个3 * 3的卷积核与1个7 * 7的卷积核相比(stride = 1,padding = 0)
r0r_{0}r0的默认感受野为1，对于3个3 * 3的卷积核：
r1r_{1}r1 = r0r_{0}r0 + (3 - 1) * 1 = 3
r2r_{2}r2 = r1r_{1}r1 + (3 - 1) * 1 * 1 = 5
r3r_{3}r3 = r2r_{2}r2 + (3 - 1) * 1 * 1 * 1 = 7
而7 * 7卷积核的感受野为：
r1r_{1}r1 = r0r_{0}r0 + (7 - 1) * 1 = 7
可以从公式中看出，3个3 * 3的卷积核与1个7 * 7的卷积核的感受野是相同的。
同理，2个3 * 3的卷积核与1个5 * 5的卷积核的感受野是相同的。
3.3.2 小池化核
VGG-16使用的所有池化采用kernel size = 2 * 2，stride = 1，比AlexNet使用的更小，小kernel使得更能捕获细节变化。当然，此处依然使用overlapping pooling.
3.3.3 使用卷积替代全连接层
作者在测试阶段把网络中三个全连接层依次变为1个conv 7 * 7，2个conv1 * 1，由于没有全连接层，网络中的feature map不会固定，所以网络对任意大小的输入都可以处理。
3.3.4 1 * 1卷积核
作者认为1 * 1的卷积可以增加决策函数的非线性能力，非线性是由激活函数ReLU决定的。1 * 1卷积核更加注重的是当前卷积核的信息整合，对feature map能够很好的将为或者升维。在3 * 3或者5 * 5卷积核进行卷积前先降低feature map的维度，能够提升计算速度。
3.4 总结
VGG网络作为亚军网络，与GoogNet是双雄，虽然只是拿到亚军，但是其中提出的思想值得思考，简而言之：卷积核小点好，网络深点好，LRN用处不大。但是，VGG的缺点也十分显而易见：海量的参数，相比于GoogNet，确实是差距明显。虽然前面的小卷积核能够有效的减少参数，但是VGG的主要参数来源是全连接层，而VGG-16有三个全连接层之多，所以这使得train一个vgg网络要花费更长的时间。
4 GoogLeNet
4.1 相关背景
GoogLeNet与VGG网络是ImageNet竞赛的双雄，而GoogLeNet正是那年的冠军，为了纪念最经典的LeNet网络，论文中提到将网络命名为"GoogLeNet".
与VGG网络相同的是，GoogLeNet的理念也是go deeper，然而GoogleNet做了比VGG更大胆的尝试，它并非像VGG一样继承了LeNet和AlexNet的框架，GoogleNet网络有22层，却比AlexNet和VGG网络都小很多。
随着神经网络的快速发展，网络的层数不断增加，工作者们也通过更好的硬件来训练网络，同时也会带来海量的数据和更庞大的网络模型。这样的手段虽然能够带来更好的预测识别效果，但也是有很大的缺陷：
1.更深更宽的网络会带来过拟合(overfitting)
2.庞大的计算量消耗更多的资源
，Google团队受Network in Network和稀疏网络的启发，提出了名为Inception的结构。
GoogLeNet的优点：
使用了1 * 1卷积核，减少feature map数采用了模块化结构(Inception-v1)，方便添加和修改网络最后采用全剧平均池化(Global Average Pooling)+全连接层+SoftMax额外增加了2个辅助分类器，用以避免梯度消失，辅助分类器是将中间某一层的输出用作分类，并用一个较小的权重加到最终分类结果中。
论文原文：
GoogLeNet
4.2 Inception
当我们要构建一个卷积层时，我们需要选择是使用3 * 3还是5 * 5的卷积核去操作，其次，还要选择是否使用池化层，这里我们可以使用inception，它能够“帮你选择”。
我们知道，卷积层相比较于全连接层，最大的优点就是权值共享(weights share)和稀疏连接(Sparse Connectivity)，Inception结构的主要思路是怎样用密集成分来近似最优的局部稀疏结构。
Inception V1:主要提出了多分支(多分辨率的filter组合)的网络
Inception V2:主要提出了BN层，提高网络性能(减少梯度消失和爆炸、防止过拟合，代替dropout层使初始化学习参数更大)
Inception V3:主要提出了分解卷积，把大卷积因式分解成小卷积和非对称卷积
4.2.1 Inception V1
原始的Inception结构:
采用不同大小的卷积核意味着不同大小的感受野，最后拼接意味着不同尺度的融合。卷积核大小采用1,3,5，是为了方便对齐。设定卷积步长stride=1之后，只要分别设定padding=0,1,2，那么卷积之后接可以得到相同维度的特征，然后这些特征可以直接拼接在一起。pooling十分有效，所以Inception也嵌入了。网络越到后面，特征越抽象，而且每个特征所涉及的感受野也更大了，因此随着层数的增加，3 * 3和5 *5卷积的比例也要增加。
如我们所知，inception的开发的初衷之一就是降低参数量，(b)图改进的inception相较于(a)图，又能够很好的降低参数量，这里我们来举个例子：
assume input_size = [192 * 28 * 28]
kernel_size=[32 * 192 * 5 * 5]
parameters_number=192 * 28 * 28 * 32 * 5 * 5=120M
if with 1 * 1 kernel,
C1:kernel_size = [16 * 192 * 1 * 1]
C2:kernel_size= [32 * 16 * 5 * 5]
parameters_number=192 * 28 * 28 * 16 + 16 * 28 * 28 * 32 * 5 * 5=2.4M + 10.0M = 12.4M
可见，参数量缩小至1\10
4.2.2 Inception V2
4.2.3 Inception V3
通过大量使用Inception模块的降维和并行性能钢结构实现，允许减轻结构变化对附近组件的影响。使Inception更有灵活性。
5 ResNet
5.1 相关背景
ResNet,残差网络(Residual Network)是ImageNet的冠军网络，最大的突破在于它使得我们可以训练成功非常深的神经网络，ResNet有152层之多，而ResNet之前，由于梯度消失(Gradients Vanishing)的问题，我们无法训练非常深的神经网络。
5.2 Residual block
5.2.1 残差块的结构
图中结构的推导公式如下：
a[l]−−Linear−−ReLU−−a[l+1]−−Linear−−ReLU−−a[l+2]a^{[l]}--Linear--ReLU--a^{[l+1]}--Linear--ReLU--a^{[l+2]}a[l]−−Linear−−ReLU−−a[l+1]−−Linear−−ReLU−−a[l+2]
g()g()g()表示非线性ReLU
z[l+1]=w[l+1]∗a[l]+b[l+1]z^{[l+1]}=w^{[l+1]} * a^{[l]}+b^{[l+1]}z[l+1]=w[l+1]∗a[l]+b[l+1]
a[l+1]=g(z[l+1])a^{[l+1]}=g(z^{[l+1]})a[l+1]=g(z[l+1])
z[l+2]=w[l+2]∗a[l+1]+b[l+2]z^{[l+2]}=w^{[l+2]} * a^{[l+1]}+b^{[l+2]}z[l+2]=w[l+2]∗a[l+1]+b[l+2]
a[l+2]=g(z[l+2])a^{[l+2]}=g(z^{[l+2]})a[l+2]=g(z[l+2])
以上是我们熟知的正向传播的过程，这条路径我们在此处称为"main path"
而在我们的ResNet中，我们可以进行如下操作：要将a[l]a^{[l]}a[l]引出来，放在a[l+2]a^{[l+2]}a[l+2]前的ReLUReLUReLU之前，这样的连接称作"short cut"/“skip connection”.
所以，我们上述的最后一个等式就变为了:
a[l+2]=g(z[l+2]+a[l])a^{[l+2]}=g(z^{[l+2]}+a^{[l]})a[l+2]=g(z[l+2]+a[l])
以上，这就是残差块的主要思路。
论文的作者们(Kaiming He等)发现:当我们使用这种残差块(Residual block)时，我们就可以去构建层数较深的神经网络，构建的方法也正如我们所想的一样:只需要去堆叠残差块即可。此外，论文中，将我们通常认为的神经网络(没有使用残差块)称作"plain network".
5.2.2 how residual block work
参考文献
deeplearning.ai-吴恩达
经典卷积神经网络-VGG原理
GoogLeNet系列解读
