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论文阅读学习 - ResNet - Identity Mappings in Deep Residual Networks

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AIHGF

修改于 2020-06-12 08:05:42

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论文阅读学习 - ResNet - Identity Mappings in Deep Residual Networks

[Code-Torch - Deep Residual Networks with 1K Layers]

摘要: 对深度残差网络理论分析. 残差构建模块中，采用恒等映射(identity mapping)作为 skip connetions 和 after-addition activation时， forward 和 backward 可以从一个 block，直接传递到任何其他 blocks. 阐述恒等映射的重要性.

1. 残差单元和跳跃链接 Skip Connections

深度惨差网络ResNets 是由许多堆积的残差单元 Residual Units 组成.

如 Fig (a). 每个残差单元可以表示为：

3. Experiments

３.1 Skip Connections

3.2 Activation Functions

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原始发表：2018年03月12日，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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这个人很懒，什么都没有留下～

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