退化现象

随着网络结构的加深，带来了两个问题：一是vanishing/exploding gradient，导致了训练十分难收敛，这类问题能够通过normalized initialization 和intermediate normalization layers解决；另一个是被称为degradation的退化现象。对合适的深度模型继续增加层数，模型准确率会下滑（不是overfit造成），training error和test error都会很高，相应的现象在CIFAR-10和ImageNet都有出现。