IIAI (阿联酋起源人工智能研究院) 新作，旨在进一步有效提升 ResNet 性能 (如收敛性)！
论文链接：https://arxiv.org/abs/2004.04989
代码链接：https://github.com/iduta/iresnet
摘要
ResNets 是一种具有强大功能的 CNN 结构，广泛应用于各种任务。在本工作中，提出了一个 ResNets 的改进版本，该改进针对 ResNet 的三个主要组成部分：通过网络层的信息流、残差块 (residual building block) 和投影直连/捷径 (projection shortcut)。相较于 baseline，我们能够在准确性和学习收敛性方面取得一致的提升。例如，在 ImageNet 数据集上，使用 ResNet-50，我们可以在一种设置下比 baseline 在 top-1 准确率提高1.19%，在另一设置下还能提高约 2%。更重要的是，这些改进是在不增加模型复杂度的情况下获得的。我们提出的方法允许训练非常深层的网络，而 baseline 却显示出严重的优化问题。我们在六个数据集上报告了三个任务的结果：图像分类（ImageNet、CIFAR-10 和 CIFAR-100）、对象检测（COCO）和视频动作识别（Kinetics-400 和Something-Something-v2）。在深度学习时代，我们为 CNN 的深度建立了一个新的里程碑。我们成功地在 ImageNet 数据集上训练了一个 404 层深的 CNN (有点意思 → →)，在 CIFAR-10 和 CIFAR-100 上训练了一个 3002 层的网络，而 baseline 无法在如此极端的深度上收敛。
图示
结构
性能比较
性能不错嘛，还开源了，小本本记一下要读一哈。。。