卷积神经网络的代数表示以加快预测速度
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究解决了深度卷积神经网络在推理阶段计算资源消耗大的问题。通过将复杂的线性卷积神经网络简化为单层模型，显著降低了预测时的计算需求，同时提出了一种逐步去除跳跃连接的非线性模型训练方法。研究结果在残差网络架构上得到了验证，具有重要的实际应用价值。
深度学习在计算机视觉中取得了显著进展，尤其在图像分类、目标检测和语义分割方面。本综述总结了深度神经网络中跳跃连接的发展情况，并讨论了其在训练和测试阶段的有效性。还总结了利用跳跃连接的计算机视觉领域中的重要论文、源代码、模型和数据集。希望能够激发同行研究人员进一步发展跳跃连接和深度神经网络中的残差学习理论。
