Djupa kvarvarande nätverk (ResNets) och deras varianter används i stor utsträckning i många datorseende applikationer och naturliga språkbehandlingsuppgifter. De teoretiska principerna för utformning och utbildning av ResNets är dock ännu inte helt klarlagda. Nyligen har flera synpunkter dykt upp för att försöka tolka ResNet teoretiskt, såsom ouppklarad vy, orullad iterativ uppskattning och dynamisk systemvy. I detta dokument, vi antar den dynamiska system synvinkel, och analysera lesioning egenskaper ResNet både teoretiskt och experimentellt. Baserat på dessa analyser föreslår vi dessutom en ny metod för att påskynda ResNet-utbildningen. Vi tillämpar den föreslagna metoden för att träna ResNets och Wide ResNets för tre bild klassificering riktmärken, minska utbildningstiden med mer än 40% med överlägsen eller on-par noggrannhet.
Chang REF föreslog dynamisk systemvisning av kvarvarande nät (ResNet).
Multi-level Residual Networks from Dynamical Systems View
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}