高頻分量可以幫助解釋卷積神經網絡的泛化性

點擊上方「AI公園」，關注公衆號，選擇加「星標「或「置頂」 作者：Haohan Wang 編譯：ronghuaiyang 導讀 對卷積網絡的高頻分量的泛化性能的現象的研究和解釋。 圖1，中心假設：在樣本有限的數據集中，圖像的高頻分量與「語義」分量存在相關性。因此，模型既會感知高頻成分，也會感知「語義」成分，導致人類違反直覺的泛化行爲。 都是因爲數據 有許多工作都試圖使用非常重的數學來解釋神經網絡的

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