Djupa kvarvarande nätverk visade sig kunna skala upp till tusentals lager och har fortfarande bättre prestanda. Men varje bråkdel av en procent av förbättrad noggrannhet kostar nästan fördubbla antalet lager, och därför utbildning mycket djupa kvarvarande nätverk har ett problem med minskande funktion återanvändning, vilket gör dessa nätverk mycket långsam att träna. För att ta itu med dessa problem genomför vi i detta dokument en detaljerad experimentell studie av arkitekturen i ResNet block, som vi föreslår en ny arkitektur där vi minskar djup och öka bredden på kvarvarande nätverk. Vi kallar de resulterande nätverksstrukturer bred restnät (WRN) och visar att dessa är långt överlägsen deras allmänt använda tunna och mycket djupa motsvarigheter. Till exempel visar vi att även en enkel 16-lagers bred resterande nätverk överträffar i noggrannhet och effektivitet alla tidigare djupa resterande nätverk, inklusive tusen lager djupa nätverk, uppnå nya state-of-the-art resultat på CIFAR-10, CIFAR-100 och SVHN. Vår kod finns på https://github.com/szagoruyko/wide-residual-networks.
I referensreferensreferensdokumentet föreslogs de breda kvarvarande näten där de minskar djupet och ökar bredden på de återstående näten.
Wide Residual Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}