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
其中之一是自适应池化(AdaptivePooling),它能够根据输入数据的尺寸自动调整池化区域的大小,从而更好地适应不同尺度的输入。另一个是空间金字塔池化(SpatialPyramidPooling),它能够对输入数据进行多尺度的池化操作,从而提取更全局和更丰富的特征。这些改进方法使得池化层在处理不同尺度和不同类型的数据时更加灵活和有效...
三分归元气!CNN+MSE+BiLSTM,异常流量检测的博采众长之法
将卷积块Conv2的输出结果输入到MSE模块,通过多个并行SE模块多角度自适应增强关键特征权重。SE模块主要由全局平均池化(GlobalPooling)、全连接层(FullyConnectedlayer,FC)和sigmoid构成。通过全局平均池化操作将Conv2的输出结果进行压缩,得出每个通道的均值。FC对全局平均池化操作压缩后...
图像识别基础知识-视觉模型的门户
池化有几种不同的类型,包括最大池化(MaxPool)、平均池化(AvgPool)和最小池化(MinPool),其中最常用的是最大池化。池化层的作用是处理已识别的特征,并减少特征图的尺寸。特别是最大池化,它通过舍弃一些信息来帮助神经网络更有效地查找模式。最大池化的主要作用是减小特征图的维度。比如说,一个2×2(或3×3或其...
中国移动NICC新型智算中心核心技术布局和展望
四是自适应运行时可面向多厂商建立统一算力抽象,支持计算任务与异构算力资源的即时互映射按需执行。后续,中国移动将联合产业届持续完善“芯合”算力原生平台功能,支撑更多业务场景、融通更多异构芯片,繁荣智算产业全“芯”生态。同等资源条件下可提供的有效算力,是衡量算力服务质量的核心指标之一,而智算资源利用率则是...
ICCV 2023 | token过度聚焦暴露注意力机制弱点,两种模块设计增强...
为此,本文提出两种通用技术:(1)Token-awareAveragePooling模块通过为每个token学习自适应的平均池化方案,使局部邻域token参与到自注意力机制中;(2)AttentionDiversificationLoss明确减小不同token间注意力的余弦相似度(www.e993.com)2024年7月31日。实验表明,本文方法应用到各种网络上,在不同benchmark和学习任务上获得了显著的鲁棒性提升。
学术交流 | 建筑物形状特征分析表达与自适应化简方法
首先,利用图卷积自编码网络对建筑物形状进行深度认知,提取隐含在边界节点分布中的形状特征并进行编码表达;然后,通过监督学习方法建立形状编码与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机制。试验表明,本文方法的化简结果在位置、方向、面积和形状保持指标上总体优于单一算法,具备...
NeurIPS 2020 | 清华大学提出:通用、高效的神经网络自适应推理框架
这项工作提出了一个通用于绝大多数CNN的自适应推理框架,其效果比较明显,在同等精度的条件下,将MobileNetV3的平均推理速度加快了30%,将ResNet/DenseNet加速了3倍以上,且在iPhoneXSMax上的实际测速和理论结果高度吻合。此外,它的计算开销可以简单地动态在线调整,无需额外训练。
Glance and Focus: 通用、高效的神经网络自适应推理框架
这项论文提出了一个通用于绝大多数CNN的自适应推理框架,其效果比较明显,在同等精度的条件下,将MobileNetV3的平均推理速度加快了30%,将ResNet/DenseNet加速了3倍以上,且在iPhoneXSMax上的实际测速和理论结果高度吻合。此外,它的计算开销可以简单地动态在线调整,无需额外训练。
动态多尺度卷积网络结构,清华、快手联合提出语种识别新方法
该方法自研一种动态多尺度卷积的新型网络结构,通过动态卷积核、局部多尺度学习和全局多尺度池化技术来捕获全局和局部上下文的语种/方言信息。具体来说,引入动态卷积核的方法,模型能够自适应地捕获短期和长期上下文之间的特征;局部多尺度学习在细粒度级别表示多尺度特征,能够增加卷积运算的感受野范围,同时使模型参数...