深度残差网络(ResNet)
引言 对于传统的深度学习网络应用来说，网络越深，所能学到的东西越多。当然收敛速度也就越慢，训练时间越长，然而深度到了一定程度之后就会发现越往深学习率越低的情况，甚至在一些场景下，网络层数越深反而降低了准确率，而且很容易出现梯度消失和梯度爆炸。 这种现象并不是由于过拟合导致的，过拟合 ...
原文：Dual Path Networks（DPN）——一种结合了ResNet和DenseNet优势的新型卷积网络结构。深度残差网络通过残差旁支通路再利用特征，但残差通道不善于探索新特征。密集连接网络通过密集连接通路探索新特征，但有高冗余度。
如何评价Dual Path Networks DPN 论文链接：https: arxiv.org pdf . v .pdf在ImagNet k数据集上，浅DPN超过了最好的ResNeXt d ，具有 更小的模型尺寸， 的计算成本和 的更低的内存消耗 个回答 xiaozhi CV ML DL 针对视觉识别任务的 网络工程 一直是研究的重点，其重在设计更为高效的网络拓扑结构，一方面考虑更好的特征表示学 ...
2018-05-13 11:42 0 1344 推荐指数：
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