摘要：
(1) 与VGG同在2014年出现，取得了ILSVRC 2014比赛第一名。 (2) Inception V1有22层深，控制参数量的同时提高性能。控制参数量的原因： 参数越多模型越庞大，需要供模型学习的数据量就越大，而目前高质量的数据非常昂贵 参数越多，耗费的计算资源也会更大。 (3) 参数少、模 阅读全文
摘要：
ResNet： (1) 152层网络，ILSVRC2015比赛第一名 (2) Highway Network： 神经网络的深度对其性能非常重要，但是网络越深训练难度越大，Highway NetWork允许的目标就是解决极深的神经网络难以训练的问题。 Highway Network相当于修改了每一层的 阅读全文
摘要：
U-net：Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation 阅读全文