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shift invariance
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使用平移不变多相采样提升卷积神经网络的平移不变性
基于大规模相关性分析框架,通过研究现有的下采样算子,我们发现最大采样偏差与转移不变性呈负相关。基于这一关键洞察,我们提出了一种可学习的池化算子,称为平移不变的多相采样 (TIPS),并对 TIPS 的中间特征映射进行了两种正则化以减小最大采
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3 months ago
卷积神经网络中最大池化特征图的平移不变性
本文旨在提高卷积神经网络对于图像分类的数学解释性,通过利用离散 Gabor - 类卷积的属性证明特征图在满足某些特定条件下可以逼近复杂 Gabor - 类系数的模,从而具有一定的稳定性,本文通过实验验证了这一理论并与双树小波分组变换一类的离
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2 years ago
EMNLP
SHAPE: 基于位移的绝对位置编码用于 Transformers
本论文通过随机平移绝对位置来构建 shift invariance 的 position representation SHAPE,其计算效率和性能与其他方法相当且更为简单。
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3 years ago
ECCV
卷积神经网络中的平移不变性是什么?一项可视化研究
通过三个实验比较了百万级图像的表示方法,发现使用流行的 CNN 模型提取的特征并不具有全局不变性,并提供了一个代码库以及一个网站,可以与实验结果互动交流。
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4 years ago
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