网络结构：
网络改进的地方是通过反卷积（核大小为3X3X3，步长为2）中间层，使得和输入大小相同，然后通过label计算loss，和最终loss一起进行梯度更新。中间反卷积层输出的loss可以防止梯消失。（深度监督DSN）
由于最终输出是通过反卷积得到的，只通过阈值生成结果，有时后边缘会不精确。所以在横断面又使用了CRF。
观察了中间层的输出：证明该论文的中间层学习到的表达相关性较小（特征没有冗余）。
优化过程较难。解决办法就是在不同的中间层通过反卷积后，和label计算loss，进行反向传播。值得一说的是该论文使用的损失函数，有俩部分组成：1，3个输出对应类别概率的negative-log likelihood loss；2，对所有权重使用正则化，使用l_2正则化(因为会过拟合)。公式如下：
ηd表示前两个输出（被称为深度监督）的对应的平衡权重，在训练过程中下降，上式第一项为最后一个输出（第3个）的损失。
训练：权重初始化，高斯分布（μ = 0,σ = 0.01）。初始学习率为0.1，每50个周期下降10倍。深度监督平衡权重初始化为0.3和0.4，每10个周期下降5%。
评价标准：