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            一種基于Boosting的差分互補卷積網絡

            李超  柳偉  
            【摘要】:近年來,大部分卷積神經網絡都是通過人為設計更復雜的網絡結構,并添加額外的計算量和參數量來提升任務的性能。然而更復雜的網絡具有以下不足:傳統的卷積層依賴于重復固定的學習模式并且子濾波器之間相互獨立,無法精準地提取詳細的區分信息;網絡層數加深時會出現大量的冗余特征。提出了一種能夠嵌入深度神經網絡的多尺度差分互補卷積單元。該單元通過在單個分組卷積中構造分層的差分互補連接,分層級增強了內部分組的輸入特征,使得卷積層中每組濾波器的學習區域各有側重,同時顯著改善了每個卷積層的多尺度表述能力,從而實現網絡性能的提升。實驗結果表明,基于差分互補卷積的網絡結構在不引入額外的參數時具有更高的識別精度。
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