Two at Once: Enhancing Learning and Generalization Capacities via IBN-Net論文筆記
論文主要貢獻有3點：1）IN學習到的是對形狀變換，比如顏色，風格，虛擬的或現實的不敏感的特徵，而BN是保留紋理相關的特徵；2）靈活，能夠用到很多的架構；3）在遷移學習的時候不需要目標領域的數據就能夠提高網絡的表現。 目的是：解決輸入圖片的外觀不變性。 方法是將IN和BN結合起來，IBN-Net。 結果是：IBN-Net能夠學習捕獲和消除外觀的變換，而保持學到的特徵的區別性。 結構特性：將IN和BN
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