• [论文翻译]Wide Residual Networks 宽残差网络

    深度残差网络被证明能够扩展到数千层,并且仍然具有改进的性能。然而,每一个百分之一的提高精度的成本几乎是层数的两倍,所以训练非常深的残差网络有一个特征重用的问题,。针对这些问题,本文对ResNet块的结构进行了详细的实验研究,在此基础上提出了一种新的体系结构,了残差网络的深度,增加了残差网络的宽度。我们称这种网络结构为宽残差网络(WRNs),并指出这种网络结构效果远远优于常用的那些更深的网络(它们相对窄一些)。例如,我们证明,即使是一个简单的16层深宽残差网络,其精度和效率都优于所有以前的深度残差网络,包括千层深度网络。它在CIFAR、SVHN、COCO上取得了最优效果State-of-the-art,并对ImageNet结果进行了重大改进。
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