《表1 网络具体设置参数：基于CNN层内结构优化的图像分类》

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《基于CNN层内结构优化的图像分类》

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在Res Net网络中，保持其他的结构不变，仅仅把其中的bottleneck block替换为Res2Net module搭建完整的Res2Net网络。通过堆叠不同数量的block结构可以构建不同深度的网络。实验所用网络深度有18、34和50层，网络参数如表1所示。在网络结构前期，采用步长为2的7×7卷积和步长为2的3×3最大池化，然后经过逐一block进行特征提取和学习，最后经过平均池化再进行输出。