scaling factor | BriefGPT - AI 论文速递

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利用合适的缩放因子提高深层宽残差网络的泛化能力
深度残差神经网络（ResNets）在各种实际应用中取得了显著的成功。本文确定了适当的缩放因子（用 $\alpha$ 表示），用于深度宽 ResNets 的残差分支，以实现良好的泛化能力。我们证明，如果 $\alpha$ 是一个常数，则深度趋
PDF4 months ago
适用于可变大小文本到图像合成的无需训练扩散模型适应
通过引入一个缩放因子，适应各种尺寸和长宽比的图像，在保持视觉保真度的同时，改善了低分辨率图像上目标不完整和高分辨率图像上重复表示的问题。
PDFa year ago
重新思考轻量级非局部神经网络中 Softmax 的有效性
本文通过实验证明 NL block 中 softmax 操作效率低下，提出使用 scaling factor 来优化 attention maps，取得了在 CIFAR-10、CIFAR-100 和 Tiny-ImageNet 数据集上的改
PDF2 years ago
使用生成对抗网络的可伸缩非平衡最优输运
本文介绍一种基于生成对抗网络的可伸缩的非平衡优化输运方法，该方法可以同时学习输运映射和缩放因子，以最优的代价推动源测量到目标测量，并提供了理论证明和数值实验。
PDF6 years ago
ICML卷积神经网络中的向量场尺度等变性
研究注入本地规模等变性对卷积神经网络的影响，通过在多个尺度上应用每个卷积滤波器来实现。输出是一个向量场编码，用于表示最大激活尺度和尺度本身，这进一步由以下卷积层进行处理。这可使所有中间表示在本地上成为规模等变的。研究发现，这种方法在 MNI
PDF6 years ago
三值权重网络
本文提出一种具有高效内存和计算的三进制权重网络（TWNs）方法，通过对浮点或双精度精度权重和三进制权重之间的欧几里德距离进行训练，实现了最小化计算开销。TWNs 的表达能力优于二进制精度的相应网络，并且在 MNIST、CIFAR-10 和
PDF8 years ago