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上传时间: 2021-03-20
详细说明：SpinalNet：具有逐步输入的深度神经网络
该存储库包含用于训练SpinalNet及其对应版本的不同变体的脚本。
抽象的
在过去的几年中，深度神经网络（DNN）在各种实际应用中都获得了非凡的成功。然而，DNN考虑大量输入并且由大量参数组成，从而导致很高的计算需求。我们研究人体体感系统，并提出SpinalNet以更少的计算资源实现更高的准确性。在典型的神经网络（NN）架构中，隐藏层在第一层中接收输入，然后将中间结果传输到下一层。在提议的SpinalNet中，隐藏层的结构分配给三个扇区：1）输入行，2）中间行和3）输出行。 SpinalNet的中间行包含一些神经元。输入分段的作用是使每个隐藏层都能接收上一层的一部分输入和输出。因此，隐藏层中输入权重的数量显着低于传统DNN。由于SpinalNet的所有层都直接作用于输出行，因此不存在消失的梯度问题。我们还将研究SpinalNet的全连接层与
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