神經網絡的濾波器嫁接技術 Filter Grafting for Deep Neural Networks
本文提出了一種新的學習范式-濾波器嫁接，旨在提高深神經網絡（DNNs）的表示能力。其動機是dnn具有不重要（無效）的過濾器（例如，l1范數接近0）。這些過濾器限制了dnn的潛力，因為它們被認為對網絡幾乎沒有影響。為了提高效率，過濾修剪去除了這些無效的過濾器，而過濾嫁接則從提高精度的角度重新激活 ...
原文：神經網絡- filter濾波器size的選擇與規律
記錄一下filter，也就是用來提取要識別object邊緣信息的過濾器的一些規律以及經驗： 首先，大部分卷積神經網絡濾波器都會采用逐層遞增 的方式。其次，每經過一次池化層，卷積層過濾器的深度都會乘以 。 提一個知識點，也就是權值共享，每當filter掃過feature map的時候，掃出來的矩陣的參數，在同一個卷積核kenal中， 實現參數共享，參數共享的好處是可以減輕過擬合，和降低計算量。 繼續 ...
2018-08-21 00:03 0 1698 推薦指數：
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