Resterande nätverk är den aktuella tekniken på ImageNet. Liknande arbete i riktning mot att använda genvägsanslutningar har gjorts extremt nyligen med derivat av restnät och med motorvägsnät. Detta arbete kan utmana vår förståelse för att CNN lär sig lager av lokala funktioner som följs av allt mer globala funktioner. Genom kvalitativ visualisering och empirisk analys utforskar vi syftet med att kvarvarande hoppa över anslutningar. Våra bedömningar visar att de återstående genvägsanslutningarna tvingar lager för att förfina funktioner, som förväntat. Vi tillhandahåller också alternativa visualiseringar som bekräftar att resterande nätverk lär sig vad som redan är intuitivt känt om CNN i allmänhet.
I sin studie REF, som bygger på en kvalitativ visualiseringsmetod, hävdade Chu och hans kollegor att de återstående nätverken utmanade vår förståelse för att CNN lär sig lager av lokala funktioner.
Visualizing Residual Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}