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欢迎来到《每周CV论文推荐》。在这个专栏里，还是本着有三AI一贯的原则，专注于让大家能够系统性完成学习，所以我们推荐的文章也必定是同一主题的。残差网络作为当今最成功的网络结构之一，今天就给大家推荐一些必读的文章，涵盖残差网络的由来，原理及其发展变种。
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深度残差网络—ResNet总结写于：2019.03.15—大连理工大学论文名称：DeepResidualLearningforImageRecognition作者：微软亚洲研究院的何凯
ResNet残差网络论文阅读及示例代码.上一篇说要尝试一下用se_ResNeXt来给WS-DAN网络提取特征，在此之前需要先搞懂ResNeXt的原理，而ResNeXt则是在ResNet基础上的改进，所以绕了一大圈，还得从ResNet开始。.说来惭愧，之前只是用过ResNet来做分类任务，论文...
残差网络可以不是卷积神经网络，用全连接层也可以。当然，残差网络在被提出的论文中是用来处理图像识别问题。2.3为什么残差网络会work？我们给一个网络不论在中间还是末尾加上一个残差块，并给残差块中的weights加上L2regularization...
最近在看关于残差网络方面的一些论文，很多论文中都是使用的relu作为激活函数，可relu在特征值小于0的时…最近在看关于残差网络方面的一些论文，很多论文中都是使用的relu作为激活函数，可relu在特征值小于0的时候很容易让反向传播的梯度为0啊，为什么不使用…
大幅减少GPU显存占用：可逆残差网络(TheReversibleResidualNetwork)前序：.GoogleAI最新出品的论文Reformer在ICLR2020会议上获得高分，论文中对当前暴热的Transformer做两点革新：一个是局部敏感哈希(LSH)；一个是可逆残差网络代替标准残差网络。.本文主要介绍变革的...
残差网络为何有效，都有哪些发展？.残差网络是一个非常成功的设计思想，很大程度上缓解了深层神经网络的训练问题，那么它为什么有效，以及都有什么发展呢？.高票回答已经很清楚地介绍了残差网络，下面补充一种比较新颖的残差网络的改进，也就是深度...
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