【摘 要】
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当前深度残差网络模型训练缓慢，为解决这一问题该文设计了一种新型的残差结构。与典型的残差结构相比，该结构仅含有一个BatchNormalization和 ReLU模块，通过减少网络训练过程的计算量降低了耗时，提升了模型训练速度。在常用的CIFAR10/100图像分类数据库上进行了对比实验分析，以该方法构建的深度为110层的网络CIFAR10分类错误率为5.29%，CIFAR100分类错误率为24.8
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当前深度残差网络模型训练缓慢，为解决这一问题该文设计了一种新型的残差结构。与典型的残差结构相比，该结构仅含有一个BatchNormalization和 ReLU模块，通过减少网络训练过程的计算量降低了耗时，提升了模型训练速度。在常用的CIFAR10/100图像分类数据库上进行了对比实验分析，以该方法构建的深度为110层的网络CIFAR10分类错误率为5.29%，CIFAR100分类错误率为24.80%，典型的110层深度残差网络分类错误率分别为5.75%和26.02%；在训练耗时方面，该方法平均周期
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