用于分类的稳定的神经网络层间平滑传播
机器学习
2018-10-02 v2 人工智能
机器学习
摘要
近期工作研究了深度神经网络在图像分类中卓越性能的原因。我们一方面考察批归一化，另一方面考察残差网络的动力系统视角。我们的目标在于理解ResNets层间传播的稳定性与平滑性概念，以解释它们何时促成显著增强的性能。我们假定此种稳定性对于训练好的ResNet实现迁移具有重要意义。
引用
@article{arxiv.1809.10315,
title = {Smooth Inter-layer Propagation of Stabilized Neural Networks for Classification},
author = {Jingfeng Zhang and Laura Wynter},
journal= {arXiv preprint arXiv:1809.10315},
year = {2018}
}
备注
Revised Abstract