卷积神经网络——Wide ResNet

最新推荐文章于 2025-06-04 20:17:05 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zhzhx1204/article/details/77987017
本文探讨了WRN网络结构的设计理念，对比ResNet指出增加网络宽度对于提高性能的重要性，并介绍了如何通过增加宽度来改善网络表现及加入dropout防止过拟合。

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

网络结构

这里写图片描述

原始的ResNet如果(a)和(b)所示，(b)是使用了bottleneck的residual block，而(c)和(d)便是WRN这篇paper的作者提出的架构。他认为一味的增加深度并不是最有效的方法，residual block的宽度对网络性能的提升更有帮助。所以他考虑增加每一层的宽度。

这里写图片描述

当网络层 depth 数较浅，或者宽度 k 较小时，网络还不需要加dropout，但是当层数增加，宽度增加，参数量指数增大时，加入dropout可以有效防止model的overfitting。

WRN40-4与ResNet1001结果相似，参数数量相似，但是前者训练快8倍。
总结：
1. 宽度的增加提高了性能
2. 增加深度和宽度都有好处，直到参数太大，regularization不够
3. 相同参数时，宽度比深度好训练

zhzhx0318
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【第18篇】EfficientNet:重新思考卷积神经网络的模型缩放
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