残差网络：解决普通深度学习网络中深度到达一定程度时，导致的错误率升高的问题。
文中表示：使用残差网络结构的深度网络，能够获得比浅网络更低的错误率，并且不断加深网络的层数时，性能并没有退化。
plan A B C表示不同的增加维度方式：
Identity vs. Projection Shortcuts
比较了三种选择：
（A）zero-padding shortcuts用来增加维度（Residual block的维度小于输出维度时，使用0来进行填充），所有的shortcut无参数。
（B）projection shortcuts用来增加维度（维度不一致时使用），其他的shortcut都是恒等映射（identity）类型。
（C）所有的shortcut都是使用projection shortcuts。