DenseNet共一、CVPR 2017最佳论文得奖者刘壮博士论文，另一视角看神经网络架构

prediction with confidence, ADP-C），它翻倍了与框架框架相同的终究比率水平，同时显著提高了总数最大值幅度。

ADP-C 分析方法概览。

著者在 Cityscapes 语义切分和 MPII 消化系统姿态估计原始数据集上评估了所提分析方法，分析表明，ADP-C 可以在不自我牺牲比率的情况下随时顺利进行推理小说，同时还将框架框架的总 FLOPs 提高 44.4% 和 59.1%。著者还与基于浅层平衡网络和基于特点的随机谐波顺利进行的随时推理小说顺利进行相对，表明 ADP-C 在比率 - 数最大值双曲线上始终值得注意。

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第三章：之后思维网络剪枝的价最大值

与先上当中的二阶数最大值随时推理小说分析方法相比，静态人工智能剪枝分析方法想要通过与重定向无关的方式提高人工智能的数最大值幅度。由于自身很强的单纯适度、必要适度以及有时非常好的硬件兼容适度，这类分析方法上会在实践当中用作缩小框架。在本章当中，著者想要明了静态人工智能剪枝分析方法终究犹如的底层机制。

典型的剪枝正则表达式是一个最上层的 pipeline，分列培训（大框架）、剪枝和更正。在剪枝过程当中，根据一定的准则对分块也就是说顺利进行剪枝，并原有重要的也就是说，以保持最佳比率。在这项管理工作当中，著者重申了一些与少见看法相悖的检视结果。对于其检查过的所有 SOTA 标准化修剪正则表达式，对修剪后的框架顺利进行更正只能得不到与使用随机初始化也就是说培训框架相当或非常差的适度能。对于假设预计义远距离网络的系统的剪枝正则表达式，则可以摆脱整个 pipeline 并直接从头开始培训远距离网络。

著者的检视结果对于多个网络的系统、原始数据集和使命是一致的，这意味着：1）上会不必须培训大型、过度参数化的框架来赢得高效的终究框架；2）学得的大框架的「重要」也就是说上会对小型剪枝框架很难发挥作用；3）对终究框架的成本非常极为重要的是剪枝后的的系统本身，而非一组继承的「重要」也就是说。这表明在某些情况下，剪枝可能作为的系统侦查范式造成了效用。

分析表明，未来标准化剪枝分析方法的原始数据分析当中必须顺利进行非常仔细的孔径评估。著者还与「开奖假设」（Lottery Ticket Hypothesis）顺利进行了相对，辨认出在最佳研读率下，开奖假设当中使用的「当中奖开奖」初始化并很难造成随机初始化的改进。

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第四章：A ConvNet for the 2020s

剪枝是一种流行的缩小框架的分析方法。在先上当中，著者通过实证原始数据分析证明了标准化剪枝的真正价最大值不是赢得一组特定的也就是说最大值，而是标记出一个有用的子的系统。在本章当中，著者将目光移向引入数最大值机听觉神经的系统。

一个经典的比如说是 ResNets，它重申了残差连结。将很难残差连结的「普通」网络引入到数十层会导致培训损失增加，非常在在检测比率变差了。然而，一个很强残差连结的 ResNet 可以引入到 100 多层，同时改进了培训损失和检测比率。在此之后，Vision Transformers 开始显现出比基于卷积的 ResNet 非常大的可引入适度。著者想要通过与现代化 ConvNet 的相对，来明了 Transformers 引入终究的犹如是什么。

著者之后检查了内部设计室内空间并检测了；也 ConvNet 所能翻倍的极限，并慢慢地将准则 ResNet「升级（modernize」为听觉 Transformer 的内部设计，在过程当中辨认出了导致适度能差异的几个极为重要组件。著者将一系列；也 ConvNet 框架名称为 ConvNeXt。ConvNeXt 几乎由准则 ConvNet 模组构建，并且在比率和可引入适度比如说，ConvNeXt 拿到了媲美 Transformer 的结果，翻倍 87.8% ImageNet top-1 比率，在 COCO 验证和 ADE20K 切分比如说优于 Swin Transformer，同时保持准则 ConvNet 的单纯适度和必要适度。

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非常多详细确切内容请参阅原学术著作。

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