VGG-13

研究论文将卷积神经网络拓扑结构与可训练性联系起来，而非仅仅层数

一篇新的研究论文探讨了卷积神经网络（CNN）的名义深度与其可训练性之间的关系，并引入了“有效深度”的概念。研究发现，虽然名义深度（层数）和有效深度都与准确率相关，但架构拓扑结构起着至关重要的作用。像ResNet和GoogLeNet这样的架构可以通过保持比其名义深度更低的有效深度来受益于增加的深度，这种现象被称为“有效深度悖论”。