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深度学习中小卷积核的高效高阶卷积
通过提出一种新的方法来实现低内存和计算成本的高阶 Volterra 滤波，在 DCNN 训练的前向和反向传播过程中具有计算优势，并基于该方法提出了一种名为 Higher-order Local Attention Block（HLA）的新型
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2 months ago
使用中谱分组卷积提升卷积神经网络
本文提出了一种称为中间光谱分组卷积（MSGC）的新模块，用于提高深度卷积神经网络（DCNNs）的效率，通过组卷积机制探索通道剪枝和传统组卷积之间的中间光谱区域，MSGC 以四个维度来探讨中间光谱，具有更强大和可解释的结构，旨在降低主网络骨架
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a year ago
CVPR
分析数据集偏差对深度人脸识别系统的影响的实证研究
利用合成的面部图像研究数据集偏差对深度卷积神经网络的泛化性能的影响，发现数据集偏差对 DCNNs 的泛化性能有着显著的影响，提出的方法允许观察和比较不同 DCNN 架构的泛化性能，同时揭示了当前 DCNN 架构的主要局限性。
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7 years ago
深度学习中的经验风险景观 II
这项研究以理论和实验相结合的方式，对超参数化的 DCNN 的经验风险进行了表征，并提出了一个关于 DCNN 经验损失面的直观模型。
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7 years ago
基于时间信息的 DCNN 细粒度物体分类
本文提出了基于视频的细粒度物体分类的新颖任务，并介绍了相应的新视频数据集。我们对几种最近基于深度卷积神经网络的方法进行了系统研究，并将它们专门适应任务
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8 years ago
STC: 一种简单到复杂的弱监督语义分割框架
本文提出了一种简单有效的框架（STC）方法，在此方法中，只利用基于图像级别注释的简单图像对已训练的深度卷积神经网络（DCNN）进行语义分割。通过本文的方法，可以有效减少由于人工标记带来的显著算力和人力成本，使语义对象分割的效果得到显著提升。
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9 years ago
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