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MLAAN：用多层跃迁增强辅助网络扩展监督局部学习
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
传统深度神经网络在GPU内存上负担大，局部学习是一种有前途的训练方法，将网络分为多个块并借助辅助网络并行训练。GLCAN是一种新的宏观设计方法，成功应用于目标检测和超分辨率等任务，节省GPU内存，性能与端到端方法相当。
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关键要点
- 传统深度神经网络在GPU内存上负担大，使用端到端的反向传播方法。
- 局部学习是一种有前途的训练方法，将网络分为多个块并借助辅助网络并行训练。
- 局部学习已广泛应用于图像分类任务，性能与端到端方法相当。
- 不同图像任务依赖不同特征表示，给典型辅助网络带来困难。
- 提出全局-局部协作辅助网络（GLCAN）作为宏观设计方法。
- GLCAN成功应用于目标检测和超分辨率等任务，节省GPU内存。
- GLCAN在多个不同任务的数据集上性能与端到端方法相当。
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