在VGG中，卷积网络达到了19层，在GoogLeNet中，网络史无前例的达到了22层。那么，网络的精度会随着网络的层数增多而增多吗？在深度学习中，网络层数的增多一般会伴着下面几个问题：
1.计算资源的消耗
2.模型容易过拟合
3.梯度消失/梯度爆炸问题的产生
问题1可以通过GPU集群来解决，对于一个企业资源并不是很大的问题；
问题2的过拟合通过采集海量数据，并配合Dropout正则化等方法也可以有效避免；
问题3通过Batch Normalization也可以避免。貌似我们只要无脑的增加网络的层数，我们就能从此获益，但实验数据给了我们当头一棒。
作者发现，随着网络层数的增加，网络发生了退化（degradation）的现象：随着网络层数的增多，训练集loss逐渐下降，然后趋于饱和，当你再增加网络深度的话，训练集loss反而会增大。注意这并不是过拟合，因为在过拟合中训练loss是一直减小的。
当网络退化时，浅层网络能够达到比深层网络更好的训练效果，这时如果我们把低层的特征传到高层，那么效果应该至少不比浅层的网络效果差，或者说如果一个VGG-100网络在第98层使用的是和VGG-16第14层一模一样的特征，那么VGG-100的效果应该会和VGG-16的效果相同。所以，我们可以在VGG-100的98层和14层之间添加一条直接映射（Identity Mapping）来达到此效果。
从信息论的角度讲，由于DPI（数据处理不等式）的存在，在前向传输的过程中，随着层数的加深，Feature Map包含的图像信息会逐层减少，而ResNet的直接映射的加入，保证了 l+1 层的网络一定比 l 层包含更多的图像信息。基于这种使用直接映射来连接网络不同层直接的思想，残差网络应运而生。
原文：https://blog.csdn.net/weixin_43135178/article/details/115447031
