论文：何恺明《Rethinking ImageNet Pre-training》
在许多计算机视觉任务中，包括目标检测、图像分割、行为检测等，一般使用在ImageNet上预训练再进行微调。而在这篇论文中，作者任务在ImageNet上预训练是并不必要的，随机初始化也可以达到同样的效果，只需要：
1）使用合适的正则化优化方法
2）足够长的训练时间，即多次迭代训练
论文中的走势图，我们可以观察到random init和pre-train两条线，一开始pre-train更有优势，随着iterations的增加，两条线达到了同样的效果。
