通用卷积神经网络CCNN
AI算法与图像处理
共 3206字,需浏览 7分钟
· 2022-07-26
前言 在本文中,来自阿姆斯特丹自由大学、阿姆斯特丹大学、斯坦福大学的研究者提出了 CCNN,单个 CNN 就能够在多个数据集(例如 LRA)上实现 SOTA 。
该研究提出 Continuous CNN(CCNN):一个简单、通用的 CNN,可以跨数据分辨率和维度使用,而不需要结构修改。CCNN 在序列 (1D)、视觉 (2D) 任务、以及不规则采样数据和测试时间分辨率变化的任务上超过 SOTA。 该研究对现有的 CCNN 方法提供了几种改进,使它们能够匹配当前 SOTA 方法,例如 S4。主要改进包括核生成器网络的初始化、卷积层修改以及 CNN 的整体结构。
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