LAUREL：学习增强残差层
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究解决了现有残差连接的不足，提出了一种新的通用形式——学习增强残差层（LAuReL），旨在作为传统残差连接的替代方案，能够在模型质量和参数占用上实现更佳表现。实验结果表明，LAuReL能够显著提升视觉和语言模型的性能，尤其在ResNet-50和ImageNet 1K任务中表现出色，增加的参数极少。
本研究提出了一种新的学习增强残差层（LAuReL），作为传统残差连接的替代方案，显著提升了视觉和语言模型的性能，尤其在ResNet-50和ImageNet 1K任务中表现优异，且增加的参数极少。
