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matrix square-root normalization
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使用 CNN 的改进双线性池化
本文研究了归一化二阶卷积特征的几种方式,其中以矩阵平方根归一化和元素平方根加 L2 归一化的方案为最佳,改进后在细粒度识别数据集上性能提高了 2-3%。研究还发现,在边界情况得到合理处理后,用于计算梯度的数值方法与网络的最终准确性关系较小。
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7 years ago
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