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ICML2016Understanding and Improving Convolutional Neural Networks via Concatenated Rectified Linear Units本文在深入分析CNN网络内部结构，发现在CNN网络的前几层学习到的滤波器中存在负相关。 they appear surprisingly opposite to each other,

ICML2016本文主要针对CNN网络的卷积运算进行深入分析，简化卷积运算。 Our model achieves accuracy of GoogLeNet while consuming 3.4 times less computation 本文和以前CNN网络简化工作最大的不同在于，以前都需要预训练完整的模型，在这个基础上简化完整模型，然后再微调简化后的模型。This limitation