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    ResNet架构可逆!多大等提出性能优越的可逆残差网络

    神经网络模型的一个主要诉求是用单个模型架构解决各种相关任务。然而,最近的许多进展都是针对特定领域量身定制的特定解决方案。例如,无监督学习中的当前最佳架构正变得越来越具有领域特定性 (Van Den Oord et al., 2016b; Kingma & Dhariwal, 2018; Parmar et al., 2018; Karras et al., 2018; Van Den Oord et al., 2016a)。另一方面,用于判别学习的最成功的前馈架构之一是深度残差网络 (He et al., 2016; Zagoruyko & Komodakis, 2016),该架构与对应的生成模型有很大不同。这种划分使得为给定任务选择或设计合适架构变得复杂。本研究提出一种在这两个领域都表现良好的新架构,弥补了这一差距。

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