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DPN: Dual Path Networks (2017) 全文翻译

对于每一步,ftk(⋅)f^k_t(cdot)ftk​(⋅)是指以隐藏状态为输入,输出提取信息的特征提取函数。 对于密集连接网络,每一步(微块)都有自己的参数,这意味着ftk(⋅)f^k_t(cdot)ftk​(⋅)和gk(⋅)g^k(cdot)gk(⋅)是不共享的。 通过以上分析,我们观察到:1)当ftk(⋅)f^k_t(·)ftk​(⋅)和gk(⋅)g^k(·)gk(⋅)对所有kkk共享时,残差网络和稠密连接网络都可以看作一个HORNN;2)如果∀t,k,ftk( 相对而言,由于ftk(⋅)f^k_t(·)ftk​(⋅)不跨步骤共享,因此密集连接网络能够从先前的输出中探索新的信息。 (⋅)f^k_t(·)ftk​(⋅)的特征学习函数。

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基于Dual Path Networks(DPN)的图像识别模型实践

ResNet、DenseNet到DPN的结构演进关系见图d和图e,图(b)DenseNet结构中绿色和红色的1x1卷积就是fk-1k(·)、fk-2k(·),两个1x1卷积是有独立的系数的,图(b)在ftk (·)=ft(·)时可以演变成图(c),图(c)是满足ftk(·)=ft(·)后的DenseNet结构,也就是ResNet。

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