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增强可解释人工智能：结合 GradCAM 和 LRP 的混合方法用于 CNN 的解释性
通过结合 GradCAM 和 LRP 方法，我们提出了一种新的技术来解释基于 CNN 的模型的输出。在这种方法中，首先对 GradCAM 方法产生的解释进行处理以去除噪声，然后将处理后的输出与 LRP 的输出逐元素相乘，最后对乘积应用高斯模
PDF2 months ago
WinNet：时间序列预测与窗口增强周期提取与交互
WinNet 是一种高准确性、简单结构的基于 CNN 的模型，用于长期时间序列预测任务，包括将一维序列转换为具有长期和短期周期性的二维张量，建模周期趋势和振荡项，以及利用周期趋势和振荡项的相关性通过 CNN 支持预测任务。通过在九个基准数据
PDF8 months ago
反向知识蒸馏：利用小模型训练大模型在有限数据上进行视网膜图像匹配
基于反向知识蒸馏的方法可以在数据有限的情况下训练大型模型，从而提高视网膜图像匹配的泛化性能，并防止过拟合。
PDFa year ago
MP3net: 用简单的卷积 GAN 从原始音频中生成连贯分钟级音乐
本文提出了一种基于卷积神经网络的生成对抗网络，应用了音频压缩和 MDCT 数据表示等技术生成长时间和高质量的音频样本，并利用人耳的听觉掩蔽效应和心理声学感知限制来拓宽真实分布并稳定训练过程。经过 250 小时的训练，使用单个 Cloud T
PDF3 years ago
CVPR学习使用卷积神经网络比较图像片段
本文介绍了如何用卷积神经网络 (CNN) 从图像数据中直接学习通用的相似性函数，以比较图像补丁。我们的实验表明，这种方法在多个计算机视觉问题和基准数据集上都取得了极大的成效。
PDF9 years ago