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具有可跳过子路径的自适应深度网络
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种双重跳过网络，通过处理人类大脑的左右不对称性实现了粗到细的对象分类。通过学习层绕过机制，提高了模型的灵活性和实用性。在多个目标分类基准上评估，证明了该网络模型具有良好的性能和灵活性。
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关键要点
- 介绍了一种双重跳过网络，基于人类大脑的左右不对称性。
- 该网络具有两个分支，适用于粗到细的对象分类。
- 提出了一种学习绕过层的门控网络的层绕过机制，以提高模型的灵活性和实用性。
- 在多个目标分类基准上评估，证明了该网络模型的良好性能和灵活性。
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