利用傅里叶领域中的神经隐式函数学习无限大滤波器
通过在频域进行学习和频道选择，我们提出了减少冗余和显著信息以提高图像分类精度的学习方法，得出使用该方法的 ResNet-50、MobileNetV2 和 Mask R-CNN 在图像分类和实例分割上表现更好的结论。
Feb, 2020
通过理论和实验，我们证明了卷积神经网络对低频信号的敏感性是自然图像的频率分布的结果，该分布已知在低到中频率范围内具有大部分功率。我们的理论分析依赖于卷积神经网络层在频率空间的表示，这个想法以前已经被用来加速计算和研究网络训练算法的隐含偏差，但据我们所知，还没有应用于模型的稳健性领域。
Oct, 2022
本文探讨了如何通过使用转移学习和卷积神经网络等技术来提高大规模空间问题的训练效率，提出小信号窗口训练成果可在大信号上应用的理论，并在移动基础设施方面得到了实证支持。
Jun, 2023
该文提出了一种利用神经场和傅里叶特征编码对信号进行空间和频率分解的方法，并通过多层感知机逐层累积高频部分，以形成最终输出的有效高精度重建方法，试验表明该方法在二维图像拟合、三维形状重建和神经辐射场等多个任务上效果优于现有方法，且模型更加紧凑高效。
Dec, 2022
我们提供了支持的分析，显示出深度卷积核能够有效地复制哺乳动物视网膜中观察到的生物感受野的结构复杂性。在此基础上，我们提出了一个启发于生物感受野的初始化方案，并利用多个包含深度卷积的 CNN 架构在 ImageNet 数据集上进行实验分析，结果表明使用生物启发的权重初始化可以明显提高学习模型的准确性，这突显了生物启发型计算模型进一步推动视觉处理系统理解和改善卷积网络效果的潜力。
Jan, 2024
本文详细介绍了一种使用卷积滤波器的方法，可以通过减少步幅增加时间分辨率，通过增加滤波器增加频率分辨率以提高语音识别精度。我们同时在多个尺度上学习，从而发现更高效的表示方法，并且相对于基于光谱图的同样参数网络训练，内部语音测试集上的词语错误率下降了 20.7％。
Mar, 2016
本文介绍了一种基于频域卷积定理的神经网络用于图像超分辨率，该网络采用 Hartley 变换作为替代傅里叶变换消除复数，具有很高的计算效率，并能适用于在计算机视觉和图像处理等其他领域中通常使用频域表示的问题。实验证明，该网络比文献中其他替代品的速度快 1 到 2 个数量级，性能损失微不足道。
Dec, 2017
该研究将卷积神经网络推广到高维不规则图像中，通过谱图理论提出了一种卷积滤波器设计方法，在保持线性和常数学习复杂度的同时，实现了对任意图结构的卷积作用，成功在图像识别领域实现了局部、平稳、组合特征的学习。
Jun, 2016