一、背景
1）梯度消失问题
我们发现很深的网络层，由于参数初始化一般更靠近0，这样在训练的过程中更新浅层网络的参数时，很容易随着网络的深入而导致梯度消失，浅层的参数无法更新。
可以看到，假设现在需要更新b1，w2,w3,w4参数因为随机初始化偏向于0，通过链式求导我们会发现，w1w2w3相乘会得到更加接近于0的数，那么所求的这个b1的梯度就接近于0，也就产生了梯度消失的现象。
2）网络退化问题
举个例子，假设已经有了一个最优化的网络结构，是18层。当我们设计网络结构的时候，我们并不知道具体多少层次的网络时最优化的网络结构，假设设计了34层网络结构。那么多出来的16层其实是冗余的，我们希望训练网络的过程中，模型能够自己训练这五层为恒等映射，也就是经过这层时的输入与输出完全一样。但是往往模型很难将这16层恒等映射的参数学习正确，那么就一定会不比最优化的18层网络结构性能好，这就是随着网络深度增加，模型会产生退化现象。它不是由过拟合产生的，而是由冗余的网络层学习了不是恒等映射的参数造成的。
残差网络(Residual Network)
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