18-Learning Deep ResNet Blocks Sequentially using Boosting Theory

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本文介绍了一种基于Boosting理论的深度残差神经网络训练方法，逐层提升网络性能，并提供了理论证明其误差指数级减小和抗过拟合。通过Telescoping Sum Boosting，实现内存和计算效率的提升，允许动态确定网络层数。

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  • 文章指出一种基于 boosting（提升）原理，逐层训练深度残差神经网络的方法，并对性能及泛化能力给出了理论上的证明
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  • 残差网络:

    g t + 1 ( x ) = f ( g t ( x ) ) + g t ( x ) g_{t+1}(x)=f(g_{t}(x))+g_{t}(x) gt+1​(x)=f(gt​(x))+gt​</

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