《表1 参数平衡策略：一种基于Boosting的差分互补卷积网络》

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《一种基于Boosting的差分互补卷积网络》

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我们通过残差神经结构设计了网络，该结构优化了多尺度表示能力和参数策略。因为在总通道保持恒定的情况下，增加特征分组的数量会获得较少的参数和复杂性，但也导致了相对较低的性能。因此，为了提高基准性能并保证参数的公平比较，差分互补卷积中使用与Res2Net类似的参数策略。s是组数，c是输入通道数，w是用于控制精度和参数之间权衡的超参数。这种参数策略如表1所示。