Wide Residual Networks

Wide Residual Networks（WideResNet）是ResNet的一种改进版本，它在ResNet的基础上提出了一种更宽的残差块结构。通常，ResNet中的残差块使用3x3的卷积核，WideResNet则使用更宽的卷积核，比如5x5或7x7，以增加网络的宽度。此外，WideResNet还通过增加网络的宽度来减少网络深度，从而避免了过拟合问题。WideResNet在多个视觉任务上取得了很好的表现，是一种非常有效的深度神经网络模型。

相关问题

wide residual networks

宽残差网络（Wide Residual Networks）是一种深度神经网络结构，它通过增加网络的宽度（即增加通道数）来提高网络的性能。它是在残差网络（Residual Networks）的基础上发展而来的，通过增加宽度可以减少网络的深度，从而降低训练难度和计算复杂度。宽残差网络在图像分类、目标检测等任务中取得了很好的效果。

wide residual networks结构

Wide Residual Networks（宽残差网络）是一种深度神经网络结构，它通过增加网络的宽度（即增加通道数）来提高网络的性能。它是ResNet（残差网络）的一种改进，通过使用更宽的卷积核和更多的卷积层来增加网络的宽度。这种结构可以有效地减少过拟合，提高模型的泛化能力。同时，它还可以在减少参数数量的情况下提高网络的准确率。