“妈，今年我就不回去了，顺利的话明年年初回去看望你们。 挑战赛其实没有什么太多的新想法，大家基本上都是以复现阿里克斯的算法为主。 和牛津的VGGNet原本要明年才能研究出来，不过我今年参赛之后，这两个AI历史上的重要网络恐怕就要胎死腹中了吧？”
别说是现在了，截止到14年末，多余的设计仍旧大量存在与谷歌和牛津大学的算法当中。 夺冠ImageNet-2015，铸就了深度学习时代的AI模型的神格。
残差思想是孟繁岐此时此刻的最佳选择，一方面它会成为深度学习时代的里程碑，因为它的核心思想，就是如何把深度网络做得更加‘深’。
另一方面，它的实现和结构简洁，抛弃了大量人类看来很有道理和价值，但实际上其实用处不大的设计。
将简洁好用的结构反复重复，这也大大地降低了孟繁岐所需要的开发工程量。
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