在 ResNet 中，下采样是通过 stride=2 conv 完成的。Transformers（以及其他卷积网络）也有一个单独的下采样模块。作者删除了 stride=2 并在三个 conv 之前添加了一个下采样块，为了保持训练期间的稳定性在，在下采样操作之前需要进行归一化。将此模块添加到 ConvNexStage。达到了超过 Swin 的 82.0%！

在深度学习模型的训练过程中，学习率作为一个关键的超参数，对模型的收敛速度和最终性能有着重大影响。传统方法通常采用统一的学习率，但随着研究的深入，我们发现为网络的不同层设置不同的学习率可能会带来显著的性能提升。本文将详细探讨这一策略 ...