Swapout: Learning an ensemble of deep architectures

Swapout: Learning an ensemble of deep architectures

  生成 dropout 和随机深度(stochastic depth)方法来防止特定层或所有层中单元的共适应。集成训练方法从多个架构中采样,包括「dropout、随机深层和残差架构」。
  Swapout 在 CIFAR-10 和 CIFAR-100 数据上优于同样网络结构的 ResNet,该技术属于正则化的范畴。

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转载自blog.csdn.net/wydbyxr/article/details/84614265