深度增加的乙個問題在於這些增加的層是引數更新的訊號。
梯度是從後向前傳播的，增加網路深度後，比較靠前的層梯度會很小。
當網路更深時意味著引數空間更大，優化問題變得更難，因此簡單地去增加網路深度反而出現更高的訓練誤差。殘差網路resnet設計一種殘差模組讓我們可以訓練更深的網路。
殘差模組在輸入和輸出之間建立了乙個直接連線，這樣新增的層c僅僅需要在原來的輸入層基礎上學習新的特徵，即學習殘差，會比較容易。
與googlenet類似，resnet也最後使用了全域性均值池化層。利用殘差模組，可以訓練152層的殘差網路。其準確度比vgg和googlenet要高，但是計算效率也比vgg高。152層的resnet其top-5準確度為95.51%。
殘差網路實驗結果表明：34層的普通網路比18層網路訓練誤差還打，這就是前面所說的退化問題。但是34層的殘差網路比18層殘差網路訓練誤差要好。
隨著網路的深度越來越大，以保證得到更好的準確度。網路結構傾向採用較少的卷積核，如1x1和3x3卷積核，這說明cnn設計要考慮計算效率了。乙個明顯的趨勢是採用模組結構，這在googlenet和resnet中可以看到，這是一種很好的設計典範，採用模組化結構可以減少我們網路的設計空間，另外乙個點是模組裡面使用瓶頸層可以降低計算量，這也是乙個優勢。
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