WRN[论文笔记]

时间 2021-01-02

标签论文笔记深度学习卷积繁體版

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论文: Wide Residual Networks 论文地址简介随着模型深度的加深,梯度反向传播时,并不能保证能够流经每一个残差模块的权值,以至于它很难学到东西.训练十分深的残差网络仍会有特征重用消失的问题,训练速度会减慢. wide residual networks (WRNs)减少深度,但是增加了残差块的宽度.作者希望使用一种较浅的,但是宽度更宽的模型,来更加有效的提升模型的性能. 说

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