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pooling method
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无监督语音表征池化技术基于向量量化
本文介绍了一种新的汇集方法，通过向量量化可以将声学表示压缩为具有相似声学特性的向量，从而通过对各种下游任务进行评估，比较了我们的方法和监督汇集方法。
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a year ago
弱监督语义分割中信息瓶颈的降低
本文通过对深度神经网络中信息瓶颈原理的分析，提出了一种处理像素级别的弱监督语义分割任务的新方法，该方法去除最后一层的激活函数并引入新的池化策略以弥补信息缺失，实验表明此方法在准确性和性能方面具有明显优势。
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3 years ago
ICLR
FSPool: 使用 Featurewise Sort Pooling 学习集合表示
论文提出了一种基于特征向量汇集的池化方法，以解决传统集合预测模型中存在的责任问题，并使用 “排列等变自编码器” 来改进数据的重构和表示性能。同时，使用 FSPool 技术替换现有集合编码器中的池化函数可以提高多个数据集的准确性和收敛速度
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5 years ago
CVPR
通用排名池化用于活动识别
本文提出了一种新的广义秩池化方法，利用深度模型进行行为识别，保留帧之间的时序关系，实现对行为的更好分类识别效果。在基于多个活动识别的数据集上，广义秩池化的模型取得了最先进的识别效果。
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7 years ago
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