I detta dokument undersöks möjligheten och de möjliga fördelarna med att lära sig filter av konvolutionella neurala nätverk (CNN) för bildanalys i våget domän. Vi stimuleras av både Mallats spridningstransform [14] och idén om filtrering i Fourier-domänen. Det är viktigt att utforska nya utrymmen där man kan lära sig, eftersom dessa kan ge inneboende fördelar som inte finns i pixelutrymmet. Men spridningstransform begränsas av dess oförmåga att lära sig mellan spridningsbeställningar, och alla Fourier domänfiltrering begränsas av det stora antal filterparametrar som behövs för att få lokaliserade filter. Istället överväger vi filtrering i wavelet-domänen med inlärbara filter. Våget utrymme gör att vi kan ha lokala, smidiga filter med mycket färre parametrar, och inlärningsförmåga kan ge oss flexibilitet. Vi presenterar ett nytt lager som tar CNN aktiveringar i wavelet utrymme, lär sig parametrar och återvänder till pixel utrymme. Detta gör det möjligt att lätt tappas i något neuralt nätverk utan att påverka strukturen. Som en del av detta arbete visar vi hur man passerar lutningar genom ett multirate system och ger preliminära resultat.
Cotter m.fl. REF föreslog ett nytt lager som utför konvolutionsfiltrering och aktivering i waveletdomänen och återgår sedan till pixelutrymme.
Deep Learning in the Wavelet Domain
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}