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7月7日消息，最近，來(lái)自加州大學(xué)伯克利分校和圣迭戈分校的研究者發(fā)布一項(xiàng)研究，提出不使用歸一化和殘差連接的深度ConvNet在標(biāo)準(zhǔn)圖像識(shí)別基準(zhǔn)上也能實(shí)現(xiàn)優(yōu)異的性能。初始化、歸一化和殘差連接被認(rèn)為是訓(xùn)練深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并獲得最優(yōu)性能的三大必備技術(shù)。該方法實(shí)現(xiàn)方式是：在初始化和訓(xùn)練期間，令卷積核具備近似保距性（near isometric）；使用ReLU激活函數(shù)的變體，實(shí)現(xiàn)保距性。