FractalNet

时间 2021-01-17

标签图像分类深度学习繁體版

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Paper : FractalNet: Ultra-Deep Neural Networks without Residuals Code : unofficial 摘要在各种各样ResNet魔改版横行的时候，作者提出了分形网络，并根据分型网络的网络结构模仿dropout提出了drop-path的训练方法，证明了不只有残差和shortcut一条路。分型网络在网络深度较深时也可以取得较好的表现，开

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1. 论文笔记：分形网络（FractalNet: Ultra-Deep Neural Networks without Residuals）
2. 【FractalNet】Ultra-Deep Neural Networks Without Residuals (2017) 全文翻译
3. 《FRACTALNET: ULTRA-DEEP NEURAL NETWORKS WITHOUT RESIDUALS》论文阅读
4. 论文笔记：CNN经典结构2（WideResNet，FractalNet，DenseNet，ResNeXt，DPN，SENet）
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7. 神经网络架构演进史：全面回顾从LeNet5到Googlenet，resnet，fractalnet,ENet十余种架构
8. CIFAR和SVHN在各CNN论文中的结果
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10. 深度卷积神经网络的14种设计模式
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