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残差学习（Residual Learning）是一种深度学习模型，广泛应用于图像识别任务。其核心思想是通过引入残差连接，使得网络能够更有效地学习深层特征。本文将详细探讨残差学习的实现细节及其在图像识别中的应用。
批量归一化后接卷积
在每一层（包括3层、4层和5层）后，均采用批量归一化（Batch Normalization, BN）技术直接跟随卷积层后进行归一化处理。这种设计能够有效缓解 vanishing gradient problem（消失梯度问题），加速训练过程。优化器参数
选择了 SGD（随机梯度下降）作为优化器，具体参数设置为批量大小256。同时，学习率衰减参数设定为 weight decay: 0.0001 和 momentum: 0.9。这些参数配置能够在保证模型收敛的同时，尽可能快速地训练模型。卷积层降采样
每一层（无论是3层、4层还是5层）都采用 stride = 2 的卷积操作进行降采样。这种设计能够显著减少模型的计算复杂度，同时有效地进行图像的空间尺度变换。网络结构设计
残差学习与传统网络相比，主要有以下几个显著优势：
更快的收敛速度
通过引入短路连接（skip connection），模型能够更快速地收敛，显著缩短训练时间。更好的泛化能力
由于短路连接的引入，模型能够更好地泛化，避免过拟合现象。更高的准确率
在多个基准数据集上，残差学习模型表现出色，显著提升了图像识别的准确率。总之，残差学习通过巧妙的网络结构设计和短路连接的引入，显著提升了深度学习模型的性能。其在图像识别领域的广泛应用，充分证明了其优越性。
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