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1. 引言
表示学习和迁移学习现在已经渗透到计算机视觉中，成为识别引擎。组合性和可微性的简单基本原理产生了令人惊讶的多种深度架构 [23, 39, 37, 16, 47]。卷积网络的兴起作为许多视觉任务的骨干，可以通过合适的任务扩展和数据 [14, 35, 42] 准备好用于不同的目的，使得架构搜索成为保持进步的核心驱动力。网络规模和范围的不断增加现在将精力集中在设计可以系统地组装的模块和连接模式上。这产生了更深更广的网络，但更紧密的连接呢？
更多的非线性、更大的容量和更大的感受野通常会提高准确性，但在优化和计算方面可能会有问题。为了克服这些障碍，已经引入了不同的模块或模块块以平衡和缓解这些数量，如用于降维的瓶颈 [29, 39, 17] 或残差、门控和连接连接用于特征和梯度传播 [17, 38, 19]。根据这些方案设计的网络具有100+甚至1000+层。
然而，仍需进一步探索如何连接这些层和模块。从LeNet [26] 到AlexNet [23] 到ResNet [17] 的分层网络将层和模块按顺序堆叠。层级精
