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Article (Périodiques scientifiques)
Training very deep neural networks: Rethinking the role of skip connections
OYEDOTUN, Oyebade; AL ISMAEIL, Kassem; AOUADA, Djamila
2021 • In Neurocomputing
Peer reviewed vérifié par ORBi
Permalien
https://hdl.handle.net/10993/47494
DOI
10.1016/j.neucom.2021.02.004
 

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OyedotunAl IsmaeilAouada_NeurocomputingJournal.pdf
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Mots-clés :
Deep neural network; Residual learning; Skip connection; Optimization
Centre de recherche :
Interdisciplinary Centre for Security, Reliability and Trust (SnT) > SIGCOM
Disciplines :
Sciences informatiques
Auteur, co-auteur :
OYEDOTUN, Oyebade ;  University of Luxembourg > Interdisciplinary Centre for Security, Reliability and Trust (SNT) > CVI2
AL ISMAEIL, Kassem ;  University of Luxembourg > Interdisciplinary Centre for Security, Reliability and Trust (SNT) > CVI2
AOUADA, Djamila  ;  University of Luxembourg > Interdisciplinary Centre for Security, Reliability and Trust (SNT) > CVI2
Co-auteurs externes :
no
Langue du document :
Anglais
Titre :
Training very deep neural networks: Rethinking the role of skip connections
Date de publication/diffusion :
21 juin 2021
Titre du périodique :
Neurocomputing
ISSN :
0925-2312
eISSN :
1872-8286
Maison d'édition :
Elsevier, Amsterdam, Pays-Bas
Peer reviewed :
Peer reviewed vérifié par ORBi
Projet FnR :
FNR11295431 - Automatic Feature Selection For Visual Recognition, 2016 (01/02/2017-31/01/2021) - Oyebade Oyedotun
Organisme subsidiant :
FNR - Fonds National de la Recherche
Disponible sur ORBilu :
depuis le 20 juin 2021

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