Vi introducerar en enkel och effektiv metod för att legalisera stora konvolutionella neurala nätverk. Vi ersätter den konventionella deterministiska pooling verksamheten med en stokastisk procedur, slumpmässigt plocka aktiveringen inom varje pooling region enligt en multinomial fördelning, ges av aktiviteterna inom pooling regionen. Approachen är hyperparameterfri och kan kombineras med andra legaliseringsmetoder, såsom avhopp och dataförstärkning. Vi uppnår state-of-the-art prestanda på fyra bilddatauppsättningar, i förhållande till andra metoder som inte använder dataförstärkning.
Zeiler m.fl. REF har föreslagit en stokastisk sammanslagningsalgoritm som slumpmässigt väljer aktiveringen inom poolningsområdet baserat på en multinomal fördelning.
Stochastic Pooling for Regularization of Deep Convolutional Neural Networks
{'venue': 'ICLR', 'journal': 'CoRR', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}