（1）ニューラルネットワークの入力はxで、期待される出力はH（x）です。入力xが初期結果として出力に渡される場合、このときに学習されるターゲットF（x）= H（x）-xも残差モジュール
（2）Resnet学習ユニットは、学習目標を変更することと同等であり、完全な出力H（x）を学習しなくなりますが、出力と入力H（x）の違いを学習します-x ----つまり残
差学習の目標は残差です
ResNet残差学習のアイデア
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転載: blog.csdn.net/nbxuwentao/article/details/103829687
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