wide residual networks
时间: 2023-04-30 07:01:25 浏览: 88
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。
相关问题
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。
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。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)