Abstract-A restnät familj med hundratals eller till och med tusentals lager dominerar stora bildigenkänning uppgifter, men att bygga ett nätverk genom att helt enkelt stapla restblock oundvikligen begränsar dess optimeringsförmåga. I detta dokument föreslås en ny restnätsarkitektur, Residual Networks of Residual Networks (RoR), för att gräva optimeringsförmågan hos restnät. RoR ersätter optimering av residualkartläggning av residualkartläggning för optimering av ursprunglig residualkartläggning. I synnerhet, RoR lägger nivå-wise genvägsanslutningar på ursprungliga kvarvarande nätverk för att främja inlärningsförmågan i kvarvarande nätverk. Ännu viktigare, RoR kan tillämpas på olika typer av kvarvarande nätverk (ResNets, Pre-ResNets och WRN) och avsevärt öka deras prestanda. Våra experiment visar effektiviteten och mångsidigheten hos RoR, där det uppnår bästa prestanda i alla kvarvarande nätverksliknande strukturer. Våra RoR-3-WRN58-4+SD-modeller uppnår nya toppmoderna resultat på CIFAR-10, CIFAR-100 och SVHN, med testfel 3,77 %, 19,73 % respektive 1,59%. RoR-3 modeller också uppnå state-of-the-art resultat jämfört med ResNets på ImageNet data set.
Zhang m.fl. I REF föreslogs restnät på flera nivåer av resterande nät, dvs. Residual Networks of Residual Networks (RoR), som lade till nivåvisa genvägsanslutningar till ursprungliga resterande nät för att främja inlärningsförmågan hos resterande nät.
Residual Networks of Residual Networks: Multilevel Residual Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}