综述
前面俩小节已经讲了经典的alex-net和vgg网络，vgg-net在alex网络的基础上，测试了很多种加深网络的方式，得到了vgg16和vgg19最后的结果还不错，但是后来人们发现，在网络深度到达一定程度后，继续加深网络，会有俩个问题，一个是太远了，梯度消失，即数据分散在不再被激活的那个区域导致梯度为0消失了，这个可以通过norimalized核intermediate narmalization layers解决。二个是模型的准确率会迅速下滑，单并不是overfit造成的。作者提出了一个网络结构，通过重复利用输入来优化训练，结果出奇的好。前面俩小节已经讲了经典的alex-net和vgg网络，vgg-net在alex网络的基础上，测试
