このホワイトペーパーでは、構造的な再パラメータ化手法を使用して、効率的なVGGスタイルの超解像（SR）ネットワークをトレーニングする方法について説明します。再パラメータ化の一般的なパイプラインは、最初

arxiv_reader のブックマーク 2022/05/12 11:39

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4719445027556588130/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2205.05671v1" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2205.05671v1" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2205.05671v1" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">RepSR：構造の再パラメータ化とバッチ正規化を使用した効率的なVGGスタイルの超解像ネットワークのトレーニング</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/residual">residual</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/convolutional">convolutional</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/arXiv">arXiv</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/super-resolution">super-resolution</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22batch%20normalization%22">batch normalization</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">このホワイトペーパーでは、構造的な再パラメータ化手法を使用して、効率的なVGGスタイルの超解像（SR）ネットワークをトレーニングする方法について説明します。再パラメータ化の一般的なパイプラインは、最初</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20220512#bookmark-4719445027556588130"><span class="datetime-body">2022/05/12 11:39</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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