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为了进一步改善经典卷积神经网络的识别性能,首先证明了跨层传输实质上是基的完备化过程，然后基于多类型特征提取结构、嵌入多层感知机以及跨层传输结构提出一种新型深度卷积网络——期望网络.经分析发现，期望网络中的多类型特征提取结构可提取不同类型的特征，嵌入多层感知机可生成期望图并标定不同类型特征的权重，跨层传输结构可缓解网络性能退化的问题.仿真实验结果表明，在数据集CIFAR-10、数据集CIFAR-100和数据集SVHN上,相比于ResNet网络、深度监督网络和Highway网络等经典深度卷积网络，期望网络的误