Wide Residual Networks论文记录
简介 随着深度神经网络的不断发展，网络的层数也在不断加深，每提高一个百分点精度是一小部分都要花费几乎两倍的层数，较深层的网络模型中只有部分模块具有很好的表征能力，非常深的剩余网络会减少特征重用，使得网络训练的特别慢。所以对ResNet块进行了研究，提出了减小残差网络的深度，增大残差网络的宽度的新结构（WRN宽剩余网络）。深度网络具有优越性，然而会在训练中存在一些看你，比如爆炸/梯度消失和退化。后续
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