De flesta moderna konvolutionella neurala nätverk (CNN) som används för objektigenkänning är byggda enligt samma principer: Alternativa konvolution och max-pooling lager följt av ett litet antal fullt anslutna lager. Vi omvärderar den senaste tekniken för objektigenkänning från små bilder med konvolutionella nätverk och ifrågasätter nödvändigheten av olika komponenter i rörledningen. Vi finner att max-pooling helt enkelt kan ersättas av ett konvolutionslager med ökat steg utan förlust av noggrannhet på flera riktmärken för bildigenkänning. Efter detta fynd - och bygger på andra senaste arbete för att hitta enkla nätverksstrukturer - föreslår vi en ny arkitektur som endast består av konvolutionella lager och ger konkurrenskraftiga eller toppmoderna prestanda på flera objektigenkänningsdataset ImageNet). För att analysera nätverket introducerar vi en ny variant av "dekonvolutionsmetoden" för att visualisera funktioner som lärts av CNNs, som kan tillämpas på ett bredare spektrum av nätverksstrukturer än befintliga metoder.
Nyligen, Springenberg et al. REF ägnades åt enklare CNN-arkitekturer och ifrågasatte behovet av olika komponenter i den kanoniska rörledningen.
Striving for Simplicity: The All Convolutional Net
{'venue': 'ICLR 2015', 'journal': 'arXiv: Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}