《表1 VGG和Resnet模块对比》

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《加权误差:让神经网络更快收敛》

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本文选用CIFAR-10[9]和MNIST[10]数据集进行测试，CIFAR-10由32*32的彩色1像组成，包含50k训练数据和10k测试数据；MNIST由28*28的灰度图像组成，包含60k训练数据和10k测试数据。模型选用经典的VGG[7]和Res Net[8]，其余参数和数据增强方法采用Res Net的操作。见表1，选用这两种方法包含了各种模块，包括BN，1*1卷积，全局平均池化[11]等等有着比较好的对比价值。