I ett traditionellt konvolutionslager håller sig de lärda filtren fast efter träningen. Däremot introducerar vi ett nytt ramverk, Dynamic Filter Network, där filter skapas dynamiskt beroende på en ingång. Vi visar att denna arkitektur är kraftfull, med ökad flexibilitet tack vare dess adaptiva karaktär, men utan en överdriven ökning av antalet modellparametrar. En mängd olika filtreringsåtgärder kan läras på detta sätt, inklusive lokala rumsliga omvandlingar, men också andra som selektiv (de)blurring eller adaptiv funktionsextraktion. Dessutom kan flera sådana lager kombineras, t.ex. i en återkommande arkitektur. Vi demonstrerar effektiviteten i det dynamiska filternätverket på de uppgifter video och stereo förutsägelser, och nå state-of-the-art prestanda på den rörliga MNIST dataset med en mycket mindre modell. Genom att visualisera de lärda filtren illustrerar vi att nätverket har plockat upp flödesinformation genom att bara titta på omärkta träningsdata. Detta tyder på att nätverket kan användas för att förbereda nätverk för olika övervakade uppgifter på ett oövervakat sätt, som optiskt flöde och djupuppskattning.
Det dynamiska filternätverket REF ) är en av de första metoderna som genererar neurala nätverksparametrar dynamiskt villkorade på en ingång.
Dynamic Filter Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}