《表1 FCM-Resnet的两个网络模型》

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《全卷积多并联残差神经网络》

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（方括号内部是残差单元的形状，外部是残差单元的数量）

本文对MNIST和CIFAR数据集设计了两个FCM-Resnet网络结构，分别是用于数据集M NIST和CIFAR-10的56层FCM-Resnet-56网络，另一个是用于CIFAR-10和CIFAR-100的110层FCM-Resnet-110，两种结构如表1所示．网络的卷积部分分成三个块（如表1中的block1、block2和block3），每个块包含9个或18个残差单元．每个残差单元的具体过程:一个卷积（Conv），一个Relu计算，然后是一个卷积（Conv）和批量归一化（BN）[23]，最后添加输入和输出之间的连接．为了对比改进前后的效果，每个FCM-Resnet网络对应一个相同参数设置的Resnet网络．