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基于变分量子算法的一种新框架：图像分类的革命性突破
使用变分量子算法构建的图像分类框架在消除全局汇聚操作的需求的基础上，通过有效地捕捉图像中更有区分度的特征和细节，提高了分类性能，并且相比于经典框架具有更少的参数，更有效地防止过拟合。
PDF7 months ago
等变层与不变层：基础和池化在点云分类中的比较
本文研究基于点云的数据集的集合结构数据学习问题，提出了一种基于置换对称性的设计有效的神经网络的蓝图，并针对置换不变网络进行了分析并提出了全局池化的思路。通过在三个基准点云分类数据集上的实验，发现全局池化方法与背骨模型之间的协同作用，可以有助
PDFa year ago
One for All: 动态多租户边缘云平台统一工作量预测
本文提出了一种具有全局汇聚和静态内容感知的端到端深度学习框架 DynEformer，用于提供动态 MT-ECP 的统一工作负载预测方案。通过在五个真实数据集上的实验，DynEformer 在 MT-ECP 的动态场景中实现了最先进的工作负载
PDFa year ago
ICCV全局池化，不止眼见所及: CNN 中位置信息以通道方式编码
本文挑战了将三维卷积神经网络中的空间维度通过全局池化折叠成向量会删除所有空间信息的普遍假设，并证明了基于通道维度排序编码位置信息，而语义信息大多不是。其次，我们提出了简单而有效的数据增强策略和损失函数以提高 CNN 输出的平移不变性，以及一
PDF3 years ago
使用 DropWeight 与全局池化的在线手写汉字识别非常紧凑的 CNN 分类器设计
提出一种称为 DropWeight 的新技术，可以修剪卷积神经网络中的冗余连接，从而在 ICDAR-2013 在线手写字符识别竞争数据集上获得出色的性能，仅需 0.57 MB 的存储空间，并仅降低 0.91％的性能，而全局池化是构建非常紧凑
PDF7 years ago