残差中的残差：泛化残差架构
机器学习
2016-03-29 v1 计算机视觉与模式识别
神经与进化计算
机器学习
摘要
残差网络(Residual networks, ResNets)近期在具挑战性的计算机视觉任务上取得了最先进水平(state-of-the-art)。我们引入残差中的残差(Resnet in Resnet, RiR)：一种深度双流架构，泛化 ResNets 与标准 CNNs，且易于实现而无计算开销。RiR 持续在 ResNets 上提升性能，在 CIFAR-10 上优于具有类似增强量的架构，并在 CIFAR-100 上确立新的最先进水平。
引用
@article{arxiv.1603.08029,
title = {Resnet in Resnet: Generalizing Residual Architectures},
author = {Sasha Targ and Diogo Almeida and Kevin Lyman},
journal= {arXiv preprint arXiv:1603.08029},
year = {2016}
}