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resnet2 resNext
時間 2021-01-12
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resnet2 我們發現恆等映射h(XL)=XL在所有的變量實驗中,誤差減少最快,訓練損失最小,而scaling,gating,和1x1卷積的skip 連接都會導致更高的訓練損失,這些實驗表明,保持一條‘乾淨’的信息路徑(灰色箭頭的路徑)有助於簡化優化工作。 爲了構造f(yl) = yl,我們考慮了pre-activation。圖1表示了這個結構比原始結構更容易訓練和推廣。 上圖中,a到c的變化,
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