剩余结构 英语怎么说
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"Residual structure" 或 "residual connections"，是指在深度神经网络模型中，在每一层的输入与输出之间建立一个连接，以保留输入信息。这种结构最早由 Kaiming He 等人在 2015 年的论文 "Deep Residual Learning for Image Recognition" 中提出。
例句：
"The residual structure allows the network to learn the residual mapping between the input and output, rather than the original mapping."
翻译："剩余结构允许网络学习输入和输出之间的剩余映射，而不是原始映射。"
"Residual connections have been shown to improve the performance of deep neural networks on a variety of tasks."
翻译："已经证明，剩余连接能提高深度神经网络在各种任务上的表现。"
例句：
"The residual structure allows the network to learn the residual mapping between the input and output, rather than the original mapping."
翻译："剩余结构允许网络学习输入和输出之间的剩余映射，而不是原始映射。"
"Residual connections have been shown to improve the performance of deep neural networks on a variety of tasks."
翻译："已经证明，剩余连接能提高深度神经网络在各种任务上的表现。"
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