意义
- 随着网络的加深，出现了训练集准确率下降的现象（不是由于过拟合），所以作者针对这个问题提出了一种全新的网络，叫深度残差网络，它允许网络尽可能的加深。
resnet的网络结构
ResNet网络参考了VGG19网络，在其基础上进行了修改，并通过短路机制加入了残差单元。从图中可以看到，ResNet相比普通网络每两层间增加了短路机制，这就形成了残差学习，其中虚线表示feature map数量发生了改变。
resnet的结构图：
不同深度的resnet：
ResNet中使用了两种残差单元：一种是以两个33的卷积网络串接在一起作为一个残差模块，另外一种是11、33、11的3个卷积网络串接在一起作为一个残差模块。如下图：
代码实现参考链接：
https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/slim/nets/resnet_v2.py