I denna uppsats ger vi en systematisk studie av den rådande ResNet-arkitekturen genom att visa en koppling från en allmän djupt smält nätvy till en liknande. Vi börjar med att empiriskt visa likheten mellan den expanderade formen av det djupt sammansmälta nätet och en ensemble av neurala nätverk. Våra empiriska resultat avslöjar att det djupaste nätverket bland ensemblekomponenterna inte bidrar mest till den totala prestandan och istället ger det ett sätt att introducera många lager och därmed garantera ensemblestorleken. Med hjälp av ovanstående studie och observation utvecklar vi ett nytt djupt sammansmält nätverk som kombinerar två nätverk på ett fusions- och fusionsdrivet sätt. Det är mindre djup än ett ResNet med samma antal parametrar men ger en ensemble av samma antal mer kapabel komponentnätverk, vilket förbättrar klassificeringsnoggrannheten. Vi utvärderar det föreslagna nätverket på standardigenkänningsuppgifter. Vår strategi visar konsekventa förbättringar över ResNet med den jämförbara installationen, och uppnår de senaste resultaten (t.ex. 3.57% testfel på CIFAR-10, 19.00% på CIFAR-100, 1,51% på SVHN).
Zhao m.fl. REF presenterade ett djupt sammanfogat nätverk baserat på den mycket djupa ResNet-arkitekturen.
On the Connection of Deep Fusion to Ensembling
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}