Deep Residual Learning for Image Recogni
Deep for Image
要解决的问题：
(2)， 随着网络深度的增加，很容易饱和，导致快速降解的问题。
的 ，
其中 X 的作用很大，有效地控制了梯度消减的问题，同时X也是一个非常经济的问题，只需要将前面的 map 与后面的 map进行-wise ， by ，计算量很小。
对paper中对比实验的观察有：
（1）， ，对于plain ，34-layer的比18-layer的网络有着更高的 error，而18-layer的解空间是34-layer的解空间的一个子空间。
猜想：这个问题产生的原因不是梯度消弭引起的，因为在中使用了 BN，（BN保证前向传播的显示出差异），同时对回传的梯度也证实了在BN的作用下正常地norms。
BN除了将输出层的数据归一化到 mean=0, var=1的分布中，而且还有一个作用是 shift 问题，（越深的网络特征的扭曲越厉害。但特征本身对类别的标记是不变的。源空间与目标空间中条件概率一致，但是边缘概率不同，BN可以让边缘概率尽可能的接近。）
同时，将 归一化之后，
其导数是1，可以保持前面传过来的，原封不动的到下一层。
假如后面的激活函数是 ,
归一化之后的line 是图中的红线，所以也是接近于线性。
