dilated residual networks

扩张残差网络（dilated residual networks）是一种深度学习模型，它通过在卷积层中引入扩张卷积（dilated convolution）来增加感受野大小，从而提高模型的性能。这种网络结构可以在不增加参数数量的情况下增加网络的深度，从而在处理图像、语音等任务时取得更好的效果。

相关问题

dilated resnet

Dilated Residual Networks（DRN）是在残差网络的基础上加入了膨胀卷积（dilated convolution）的一种神经网络结构。膨胀卷积可以增大卷积核的感受野，使得网络可以捕捉更广阔范围的上下文信息，从而提高了网络的感知能力。在DRN结构中，为了避免gridding现象的产生，需要去除最后两层的残差连接。此外，DRN结构在保持特征图尺寸不再减小的同时，通过增加卷积核的膨胀系数来提高网络的感受野。