Konvolutionella neurala nätverk (CNN) lär sig filter för att fånga lokala korrelationsmönster i funktionsutrymme. Däremot föreslår vi i detta dokument harmoniska block som producerar funktioner genom att lära sig optimala kombinationer av spektralfilter som definieras av Discrete Cosine Transform. De harmoniska blocken används för att ersätta konventionella konvolutionsskikt för att konstruera partiella eller helt harmoniska CNN. Vi validerar i stor utsträckning vår strategi och visar att införandet av harmoniska block i toppmoderna CNN-baslinjearkitekturer resulterar i jämförbara eller bättre prestanda i klassificeringsuppgifter på små NORB-, CIFAR10- och CIFAR100-datauppsättningar.
På liknande sätt, Uliný et al. REF innehåller övertonsblock som används för att ersätta standardkonvolutionsskikt.
Harmonic Networks: Integrating Spectral Information into CNNs
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}