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Oct, 2024
网络解卷积的再研究
[Re] Network Deconvolution
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Rochana R. Obadage, Kumushini Thennakoon, Sarah M. Rajtmajer, Jian Wu
TL;DR
本研究旨在验证Ye等人(2020年)提出的“网络解卷积”技术的有效性,该技术用于改进卷积神经网络中的模型训练表现。通过对367个独特实验进行分析,我们确认使用网络解卷积替代批量规范化可以提升深度学习模型的性能,并成功复制了原始研究中的主要结果。
Abstract
Our work aims to reproduce the set of findings published in "
Network Deconvolution
" by Ye et al. (2020)[1]. That paper proposes an optimization technique for model training in
Convolutional Neural Networks
. The p
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