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手把手教你理解卷积神经网络(一) 手把手教你理解卷积神经网络(二) 继“理解卷积神经网络的利器:9篇重要的深度学习论文(上)”文章,本文继续介绍过去五年内发表的一些重要论文,并探讨其重要性。论文1—5涉及通用网络架构的发展,论文6—9则是其他网络架构的论文。点击原文即可查看更详细的内容。 5.Microsoft ResNet(2015) 现在,将一个深度卷积神经网络的层数增加一倍,再增加几层,也仍然不可能达到2015年微软亚洲研究院提出的ResNet架构的深度。ResNet是一种新的包含152层的网络架构,它使用一个特殊的结构记录分类、检测和定位。除了在层数方面进行创新外,ResNet还赢得了2015年ImageNet大规模视觉识别挑战赛的冠军,误差率低达3.6%(在现有的技术水平上,误差率通常在5-10%) 残差块

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