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时间:2019-07-24 

卷积神经网络(CNN)大大拓展了视觉任务的边界,如目标识别 [24 25 5]、目标检测 [2 23 22]、语义分割 [16] 等。最近,CNN 领域一个重要研究方向是:通过引入捷径连接(shortcut connection)[5 8] 、多分支卷积(multi-branch convulsion)[25 30] 等改进架构,来增加网络的深度和表征能力。但另一方面,尽管 CNN 有了诸多改进和提升,对于卷积本身为何能够实现判别表征和优秀的泛化能力,这依然是一个有趣的、值得探索的问题。

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