你复现一个分类网络：20 层 plain CNN（3×3 卷积 + BN + ReLU 堆叠）在 CIFAR-10 上训练误差 2%、测试误差 12%。把深度加到 56 层、其余超参完全不变，训练误差变成 8%、测试误差 14%。请给出你的判断：这是什么问题？接下来你会做什么？请说明为什么你的方案能解决它。

面试官在考什么

能不能把『加深反而更差』正确归因到退化（degradation）而不是过拟合或泛泛的梯度消失，并给出对应的结构改动。

经典CNN

回答框架 · 前两步

1. 判断为退化问题（degradation）：训练误差本身变高，说明不是过拟合（过拟合不会让训练误差升高），也不是单纯『参数太多』
2. 机制上不是经典的梯度消失/爆炸——BN 已经缓解了尺度问题，真正的困难是深层网络要学一个恒等映射（或近似恒等映射）很难，多层非线性叠加难以逼近 identity

延伸阅读

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