Förbättrat informationsflöde i djupa nätverk bidrar till att underlätta träningssvårigheterna och utnyttja parametrar på ett effektivare sätt. Här föreslår vi en ny konvolutionell neurala nätverk arkitektur med omväxlande uppdaterad klick (CliqueNet). I motsats till tidigare nätverk finns det både framåt- och bakåtkopplingar mellan två lager i samma block. Lagren är konstruerade som en ögla och uppdateras växelvis. CliqueNet har några unika egenskaper. För varje lager är det både ingång och utgång från något annat lager i samma block, så att informationsflödet mellan lager maximeras. Under förökning, de nyligen uppdaterade skikten är concatenated till återuppdate tidigare uppdaterade lager, och parametrar återanvändas för flera gånger. Denna återkommande feedbackstruktur kan få tillbaka visuell information på högre nivå för att förfina filter på låg nivå och uppnå rumslig uppmärksamhet. Vi analyserar de funktioner som genereras i olika skeden och observera att med hjälp av förfinade funktioner leder till ett bättre resultat. Vi antar en flerskalig funktionsstrategi som effektivt undviker en progressiv tillväxt av parametrar. Experiment på bildigenkänningsdataset inklusive CIFAR-10, CIFAR-100, SVHN och Ima-geNet visar att våra föreslagna modeller uppnår toppmodern prestanda med färre parametrar 1.
Alternativt, uppdaterad klick (CliqueNet) modeller REF innehåller både framåt och bakåt anslutningar mellan två lager i samma block.
Convolutional Neural Networks with Alternately Updated Clique
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}