【論文筆記】CondConv

題目： 發表於：2019NeurIPS 摘要： 卷積層是現代深度神經網絡的基本構成結構，一個基本的假設是卷積核應該被數據集中的所有例子共享。我們提出了條件化的帶參數的卷積，即condconv，可以對每一個例子都學到專門的卷積核。通過將一般卷積替換爲CondConv能夠在保持推理能力的同時，增加一個網絡的尺寸和容量（同樣多的參數下condconv的容量更大）。我們證明了，與現存的卷積神經網絡結構在分

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