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标题: 深度监管理论与应用综述
摘要: 深度监督,也称为“中间监督”或“辅助监督”,是在神经网络的隐藏层添加监督。近年来,该技术越来越多地应用于各种计算机视觉应用的深度神经网络学习系统。 人们普遍认为,深度监管作为深度监管的诸多优势之一,通过缓解梯度消失问题,有助于提高神经网络的性能。 此外,在不同的计算机视觉应用中,深度监控可以以不同的方式应用。 如何最大限度地利用深度监控来提高不同应用程序中的网络性能,尚未得到彻底研究。 在本文中,我们对深度监管的理论和应用进行了全面深入的回顾。 我们提出了不同深度监控网络的新分类,并讨论了当前深度监控网络在计算机视觉应用中的优势和局限性。