卷积神经网络中的池化操作:减少计算量,提高泛化性能
1.5平均池化:平均池化计算特征图中每个区域的平均值作为池化结果,能够提取图像的整体信息,对于一些纹理比较均匀的区域有较好的响应。1.6自适应池化:自适应池化是一种根据输入特征图动态调整池化窗口大小的方法,能够适应不同尺寸的输入特征图,同时减少了信息丢失的情况。这些不同类型的池化方法各有优势,可以根据具体任务...
深入解析卷积神经网络的池化层:优化特征提取与减少计算量
这是因为池化操作只关注局部区域的最大值或平均值,而不关心其位置信息。这种特性使得CNN在处理图像等平移不变性问题时具有更好的鲁棒性和泛化能力。3.参数数量减少:池化层的另一个重要作用是减少参数数量。在卷积层中,卷积核的参数数量与输入图像的尺寸和深度相关,而在池化层中,参数数量与池化区域的尺寸相关。...
这些年背过的面试题——个人项目篇
另外空间效率非常高,要达到1%的误判率,平均单条记录占用1.2字节即可。而且,平均单条记录每增加0.6字节,还可让误判率继续变为之前的1/10,即平均单条记录占用1.8字节,误判率可以达到1/1000;平均单条记录占用2.4字节,误判率可以到1/10000,以此类推。这里的误判率是指,BloomFilter判断某个key存...
0参数量 + 0训练,3D点云分析方法Point-NN刷新多项SOTA
我们利用最大池化和平均池化来进行局部特征聚合。在完成4个阶段的LocalGeometryAggregation后,我们再次运用最大池化和平均池化来得到点云的全局特征。(2)点云记忆库(Point-MemoryBank)在经过非参数编码器(Non-ParametricEncoder)的特征提取后,由于Point-NN不含任何可学习参数,我们没有使用传统的...
学术交流 | 建筑物形状特征分析表达与自适应化简方法
主要包括两个步骤:①构建一种基于图结构的卷积自编码网络,提取隐含在边界节点分布上的形状特征,并将建筑物形状表达为一组特征向量,从而实现对建筑物的形状特征表达;②采用机器学习分类的方法,在有监督的学习训练下建立形状编码与不同化简算法之间的映射关系,从而实现依据输入建筑物的形状特征选择适宜化简算法的自适应...
PANet、DANet、FastFCN、OneFormer…你都掌握了吗?一文总结图像...
自适应特征池化如图3所示(www.e993.com)2024年10月20日。首先,对于每个proposal,将它们映射到不同的特征级别。按照MaskR-CNN,使用ROIAlign将每个级别的特征网格进行池化。然后利用融合操作(element-wisemaxorsum)来融合不同层次的特征网格。在下面的子网络中,池化特征网格独立地经过一个参数层,之后进行融合操作,使网络能够适应特征。由于Mask...
ICASSP 2022 | 89.46%检出率,网易云信音频实验室提出全球首个AI...
自适应反馈抑制的方法思路类似于AEC,在自激啸叫的场景可以尝试,但是如果抑制存在残留,实际使用中仍会产生较弱的啸叫;然而在RTC场景下,啸叫是由两个手机构成的环路形成,啸叫的时候是没有对端的下行参考信号的,故无法实施。基于AI的啸叫检测方案对场景以及传统解决方案的分析,并结合RTC场景啸叫的特征,该研究...
达摩院语音AI技术创新全景|语音识别|鲁棒性|时延|算法_网易订阅
除了通常采用的均值池化层,我们进一步提出了一种基于自注意力机制的池化层。并在会议数据集上进行了实验验证,结果显示联合音频和空间信息的混叠语音检测相比基线基于音频的检测方法可以获得明显的性能提升。相关论文发表于INTERSPEECH2021.图6基于BeamTransformer的混叠语音检框图...
全面剖析新一代高性能AI计算集群中的技术方案和应用
接下来分享下端到端自适应训练框架,众所周知,在训练过程中经常会发生故障,发生故障之后有几种做法,一种是做容错的替换,还有一种可以做弹性的扩缩容。无论是替换还是扩缩容,由于参与计算的节点所在位置发生了变化,它们之间的通信模式也许不是最优,也许可以通过作业重新排布、调度,在更好的放置来提升整体训练作业的效...
统计学权威盘点过去50年最重要的统计学思想,因果推理、bootstrap...
随着统计方法得到了发展,并被应用于更大的数据集上,研究者们还研发了一些调优、自适应,以及组合来自多个拟合结果的推理(包括stacking集成、贝叶斯模型平均、boosting集成、梯度提升、随机森林)的方法。1.4多层模型多层模型的参数因组而异,它使模型可以适应于聚类抽样、纵向研究、时间序列横断面数据、元分析以及其...