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arXiv 论文对比 2D/2.5D/3D 残差网络肺结节恶性风险分类
研究基于 LIDC-IDRI 队列的 2654 个肺结节，比较 2D、2.5D、3D 残差网络在恶性风险分类上的表现。增强后的 2.5D 模型取得最高 Macro-F1（0.6537），优于 2D 的 0.6134 与 3D 的 0.5403；动量对比预训练反而降低性能。代码与结果已开源。
arXiv cs.LG5 天前
#残差网络
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研究证明：线性残差网络训练中宽度与深度极限可交换
研究者将残差网络无限宽度与无限深度极限的可交换性从初始化扩展到训练阶段。在 Depth-μP 残差分支缩放与 μP 宽度参数化下，证明带梯度裁剪的任意固定梯度步数中，网络输出沿任意联合宽度-深度增长路径 L2 收敛。无梯度裁剪时仅能证明依概率收敛。
arXiv cs.LG10 天前
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