2021-05-06论文摘要：酷炫的Skip Connection

最新推荐文章于 2023-09-12 11:07:37 发布
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本文探讨了深度学习中的一些创新技术，特别是Skip Connection的作用。通过ReZero和IC论文，展示了Batch Normalization和Skip Connection的有趣应用，如Whitening技术。文章还提及了Layernorm引发的各种连接方法，并指出Facebook在训练更深Transformer时采用的相关策略。这些方法展现了Skip Connection在推动深度学习模型性能上的疯狂潜力。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

之前说过每天大概要搞出来5篇paper，结果果然翘了。为了能够搞出来，现在我们就把这些任务放在优快云上吧。

事实证明，这个世界上有大一堆非常有趣的关于Batch Normalization，Skip Connection之类的东西。下面是几篇文章。

ReZero这篇文章列了几个简单的方法。具体见图：

在这里插入图片描述
如果这个不够酷炫的话，那么IC这篇就更有意思了。基本思路是加一个Whitening。

在这里插入图片描述
一些其他关于Layernorm的讨论引发了这一堆各种各样的连接法

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关于这个，

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南淮北安的博客
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skip connections
weixin_30932215的博客
11-11 4122
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shuweishuwei的博客
11-25 841
SKIP CONNECTIONS MATTER: ON THE TRANSFER-ABILITY OF ADVERSARIAL EXAMPLES GENERATED WITH RESNETS（ICLR2020） 1、摘要 关于ResNet的介绍可以看我以往的文章，虽然刚开始写的比较烂，哈哈哈哈 https://blog.youkuaiyun.com/shuweishuwei/article/details/120151499?spm=1001.2014.3001.5501 跳接（skip connection）
什么是skip connection
最新发布
weixin_44859553的博客
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跳跃连接（Skip Connection），也被称为残差连接（Residual Connection），是深度神经网络架构中的一种重要组件。它的基本思想是在网络的某些层中，将输入直接连接到输出，以允许信息在不同层之间跳跃传递。这个例子中的跳跃连接是简化的，实际中可能会包含更多层和更复杂的结构。然而，基本思想是相同的：通过引入跳跃连接，网络可以更好地利用低级特征，从而提高性能和训练速度。在有跳跃连接的情况下，输入特征图直接与全连接层连接在一起，允许低级特征直接传递到最终分类阶段。特征图被送入第二个卷积层。
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Bruce_0712的博客
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