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SPION: 基于卷积漫延的 Transformer 分层稀疏训练
我们提出了一种新颖的 Transformer 稀疏化方案，通过整合卷积滤波器和泛洪填充方法，高效捕捉自注意操作中的逐层稀疏模式，从而在 Transformer 的训练过程中降低计算复杂度和内存占用，实现了超过现有稀疏 Transformer
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9 months ago
CVPR
卷积滤波器视角下的对抗性鲁棒性
在对具备鲁棒性的深度学习模型进行卷积滤波器分析的研究中，发现经过对抗训练的模型形成了多样性更大、稀疏性更小且更正交的卷积滤波器，且具有更高的分类精度，需要更深层网络结构来实现，此方法也被成功地应用于 CIFAR-10 数据集中。
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2 years ago
训练卷积滤波器中模型之间分布偏移的实证研究
通过研究已训练模型中学习到的权重的变化，该论文着重研究了主要的 3x3 卷积滤波器的分布特性，在使用不同的数据集、结构和视觉任务时所发现的分布变化以及分布变化缺失的有趣现象，并进一步探讨了数据分布变化对于 CNN 模型泛化能力以及更稳健的迁
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2 years ago
大规模图像识别的极深卷积网络
本文通过使用小的卷积滤波器的架构，对不断增加深度的网络的精度进行了全面评估，表明通过将深度推到 16 至 19 个权重层，可以显著提高以往技术水平，并在 ImageNet Challenge 2014 中获得了第一和第二名。我们还证明了该表
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10 years ago
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