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NASNet学习笔记—— 核心一：延续NAS论文的核心机制使得能够自动产生网络结构；核心二：采用resnet和Inception重复使用block结构思想；核心三：利用迁移学习将生成的网络迁移到大数据集上提出一个new search space。
ResNeXt——与 ResNet 相比，相同的参数个数，结果更好：一个 101 层的 ResNeXt 网络，和 200 层的 ResNet 准确度差不多，但是计算量只有后者的一半
Dual Path Networks（DPN）——一种结合了ResNet和DenseNet优势的新型卷积网络结构。深度残差网络通过残差旁支通路再利用特征，但残差通道不善于探索新特征。密集连接网络通过密集连接通路探索新特征，但有高冗余度。
SENet（Squeeze-and-Excitation Networks）算法笔记---通过学习的方式来自动获取到每个特征通道的重要程度，然后依照这个重要程度去提升有用的特征并抑制对当前任务用处不大的特征
总结近期CNN模型的发展(一)---- ResNet [1, 2] Wide ResNet [3] ResNeXt [4] DenseNet [5] DPNet [9] NASNet [10] SENet [11] Capsules [12]
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