运用反卷积、跳跃连接、多尺度模型的论文集
反卷积是指在卷积神经网络中使用的一种操作，用于将输入信号进行上采样，通常用于图像分割、图像重建等任务中。跳跃连接是指在神经网络中连接不仅在神经网络的相邻层之间，而是跳过一层或多层直接连接到更远的层。跳跃连接可以帮助信息在网络中更快地传播，有助于解决梯度消失问题，同时也有助于保留细节信息。
多尺度模型是指在处理输入数据时同时考虑不同尺度的信息。通过在网络中设置不同尺度的卷积核或使用不同尺度的输入数据，多尺度模型可以更全面地理解输入数据，从而提高模型的性能和泛化能力。
这三种模型是深度学习中常用的三种模型，为大家收集了运用这三种模型的论文集
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