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machine-learning - 对CNN中跳跃层的实现感到困惑

转载 作者:行者123 更新时间:2023-12-02 05:47:54 26 4
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我在阅读有关 AlphaGo Zero 的网络结构的文章时发现了这个备忘单:

AlphaGo Cheat Sheet

我很难理解跳过连接如何在维度上工作。

具体来说,似乎每个残差层都以其接收到的输入的 2 个堆叠副本结束。这不会导致输入大小随着网络的深度呈指数增长吗?

是否可以通过更改 conv2d 过滤器的输出 channel 大小来避免这种情况?我看到 in_C 和 out_C 在 pytorch 中不必相同,但我的知识不足以理解这些值不同的含义。

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