Dual Path Networks

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#深度卷积神经网络

本文介绍了双路径网络(Dual Path Networks, DPN)，它结合了ResNet的特征再利用和DenseNet的新特征发掘优势。通过分析ResNet、DenseNet与高阶RNN的关系，作者提出DPN，其结构以ResNet的加和操作为主体，DenseNet的拼接操作为辅助，旨在减少特征冗余并提高网络表达能力。在实现中，DPN利用共享卷积减少计算量，并在每个Block的第二个卷积层采用group操作。" 138416068,22823393,Jenkins实战：权限管理、凭证、Maven与Tomcat集成,"['Jenkins', 'Maven', 'Tomcat', '持续集成', '自动化构建']

《Dual Path Networks》

一篇讲如何设计网络结构的文章，大体上整合了ResNet和 DenseNet的优点：
- ResNet： 侧重于特征的再利用(因为整合特征采用的是加和操作)
- DenseNet: 侧重于新特征的发掘(因为整合特征采用的是拼接操作)

我认为文章最大的贡献是为ResNet和DenseNet找到了一个形式统一的数学表达。

Github项目主页： https://github.com/cypw/DPNs

1. ResNet, DenseNet and Higher Order RNN

本文试图为ResNet 和 DenseNet找到一个形式统一的数学表达。

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