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UC伯克利等提新方法訓練深度ConvNet

2020-07-07

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7月7日消息，最近，來自加州大學伯克利分校和圣迭戈分校的研究者發布一項研究，提出不使用歸一化和殘差連接的深度ConvNet在標準圖像識別基準上也能實現優異的性能。初始化、歸一化和殘差連接被認為是訓練深度卷積神經網絡并獲得最優性能的三大必備技術。該方法實現方式是：在初始化和訓練期間，令卷積核具備近似保距性（near isometric）；使用ReLU激活函數的變體，實現保距性。

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