CNN，位移不變性探索， Making Convolutional Networks Shift-Invariant Again
未經transform增強的數據，在面對樣本位移時會喪失魯棒性，針對這一問題Making Convolutional Networks Shift-Invariant Again做出瞭解釋並提出解決方案： 論文中認爲，常規CNN網絡產生shift-variance是由於stride以及下采樣的操作過硬導致的 用一維數據很容易理解，用k=2,s=2的maxpool對[0,0,1,1,0,0,1,1]
相關文章
- 1. 論文閱讀：Making Convolutional Networks Shift-Invariant Again
- 2. Making Convolutional Networks Shift-Invariant Again論文筆記
- 3. CNN中的平移不變性、相等性、位置信息感知
- 4. (DeepLearning) CNN平移不變性的研究? 如何避免?
- 5. CNN (Convolutional Neural Networks) Abstract
- 6. CNN爲何丟失了平移不變性？怎麼保持？
- 7. CS231n lecture 5 Convolutional Neural Networks(CNN)
- 8. Deformable Convolutional Networks
- 9. deformable convolutional networks
- 10. CNN的平移不變性是什麼？
- 更多相關文章...
- • 探索Redis事務回滾 - Redis教程
- • SVG 漸變 - 線性 - SVG 教程
- • JDK13 GA發佈：5大特性解讀
- • SpringBoot中properties文件不能自動提示解決方法
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 論文閱讀：Making Convolutional Networks Shift-Invariant Again
- 2. Making Convolutional Networks Shift-Invariant Again論文筆記
- 3. CNN中的平移不變性、相等性、位置信息感知
- 4. (DeepLearning) CNN平移不變性的研究? 如何避免?
- 5. CNN (Convolutional Neural Networks) Abstract
- 6. CNN爲何丟失了平移不變性？怎麼保持？
- 7. CS231n lecture 5 Convolutional Neural Networks(CNN)
- 8. Deformable Convolutional Networks
- 9. deformable convolutional networks
- 10. CNN的平移不變性是什麼？