残差网络

深度残差收缩网络是什么？为什么提出这个概念？它的核心步骤是什么？文章围绕深度残差收缩网络的相关研究，对这个问题进行了回答，与大家分享。深度残差网络ResNet获得了2016年CVPR会议的最佳论文奖，截至目前，在谷歌学术上的引用量已经达到了38295次。深度残差收缩网络是深度残差网络的一种新颖的改进版本，其实是深度残差

本文为 AI 研习社编译的技术博客，原标题 ：Review: RoR — ResNet of ResNet / Multilevel ResNet (Image Classification)作者 | Sik-Ho Tsang翻译 | 斯蒂芬·二狗子         校对 | 酱番梨        审核 | 约翰逊·李

雷锋网 AI科级评论按，神经网络的压缩和加速现在已经成为一个热门课题，这个领域有多种研究方法，网络量化就是其中之一。网络量化分为输入量化和权值量化两种。而同时将输入和权值量化会造成网络精度的大幅下降。在 Performance Guaranteed Network Acceleration via High-O

雷锋网(公众号：雷锋网) AI 科技评论按：在今年的 EMNLP 2017 上，台湾大学黄意尧与加州圣塔芭芭拉大学 (UCSB)William Wang 教授有一篇合作论文被录用。受雷锋网 AI 科技评论邀请，黄意尧撰写了关于这篇论文的研究历程，以供学习与参考。雷锋网 AI 科技评论做了不改动原意的编辑与修改，

联合编译：Blake、高斐雷锋网(搜索“雷锋网”公众号关注) 注：何凯明博士，2007年清华大学毕业之后开始在微软亚洲研究院（MSRA）实习，2011年香港中文大学博士毕业后正式加入MSRA，目前在Facebook AI Research (FAIR)实验室担任研究科学家。曾以第一作者身份拿过两次CVPR最佳