Residual Networks of Residual Networks (RoR) uppvisar utmärkta prestanda i bildklassificeringsuppgiften, men att kraftigt öka antalet kartkanaler gör den karakteristiska informationsöverföringen osammanhängande, vilket förlorar en viss information om klassificeringsprognoser, vilket begränsar klassificeringsprestandan. I detta dokument föreslås en Pyramidal RoR-nätverksmodell genom att analysera egenskaperna hos RoR och kombinera med PyramidNet. För det första, baserat på RoR, är den Pyramidala RoR-nätverksmodellen med kanaler gradvis ökande. För det andra analyserade vi effekten av olika restblockstrukturer på prestandan och valde den restblockstruktur som bäst gynnade klassificeringsprestandan. Slutligen lägger vi till en viktig princip för att ytterligare optimera Pyramidala RoR-nätverk, drop-path används för att undvika övermontering och spara utbildningstid. I detta papper utfördes bildklassificeringsförsök på CIFAR-10/100, SVHN och Adience dataset, och vi uppnådde de nuvarande lägsta klassificeringsfelen var 2,96, 16,40 respektive 1,59% på CIFAR-10/100 respektive SVHN. Experiment visar att metoden Pyramidal RoR nätverksoptimering kan förbättra nätverksprestandan för bildklassificering och effektivt undertrycka gradienten försvinnande problem i DCNN utbildning.
Sedan byggde de ett pyramidal multilevel restnät (P-RoR) REF baserat på pyramid restnätet.
Pyramidal RoR for image classification
{'venue': 'Cluster Computing', 'journal': 'Cluster Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}