摘要 残差网络并不是说做到多少层，而是你也可以简单地做到这么多层，它核心使深层网络的优化变得容易。获取数据是研究责任的一部分，想办法获取也好，造也好，拿到数据是工作职责之一。
图片来自“视觉中国”2015年12月10日，在ImageNet计算机识别挑战赛中，由首席研究员孙剑带领的微软亚洲研究院视觉计算组，通过152层神经网络的应用，以绝对优势获得图像分类、物体定位以及物体检测全部三个主要项目的冠军。
半年前，孙剑博士离开微软研究院入Face++旷视科技（以下简称Face++）任首席科学家兼Research负责人，引发业内热议。孙剑博士于半月前撰写了《创业公司里的研究之美》，详细描述了Face++的研究方向、展开研究的方式。在他看来，无论是使命定位、人员组成和研发方式，Face++的Research和MSR的研究没有本质差别，都是一群富有Geek精神的自我驱动者在探索前沿技术。
但仍有不少问题困扰我们。已经在图像领域耕耘十余年的他，为什么会选择创业公司？从大公……
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