Under de senaste åren har djupt lärande uppnått stor framgång i många tillämpningar för datorseende. Konvolutionella neurala nätverk (CNN) har nyligen framgått som en viktig metod för bildklassificering. Merparten av forskningen om CNN har hittills fokuserat på att utveckla arkitekturer som Initiations- och resterande nätverk. Konvolutionsskiktet är kärnan i CNN, men få studier har berört själva konvolutionsenheten. I detta dokument inför vi en konvolutionsenhet som kallas den aktiva konvolutionsenheten (ACU). En ny konvolution har ingen fast form, eftersom vi kan definiera alla former av konvolution. Dess form kan läras genom backpropagation under träningen. Vår föreslagna enhet har några fördelar. För det första är ACU en generalisering av konvolution; det kan definiera inte bara alla konventionella konvolutioner, men också konvolutioner med fraktionerade pixelkoordinater. Vi kan fritt ändra formen på konvolutionen, vilket ger större frihet att bilda CNN-strukturer. För det andra lär man sig konvolutionens form under träningen, och det finns ingen anledning att ställa in den för hand. För det tredje kan ACU lära sig bättre än en konventionell enhet, där vi fick förbättringen bara genom att ändra den konventionella konvolutionen till en ACU. Vi testade vår föreslagna metod på enkla och resterande nätverk, och resultaten visade betydande förbättringar med hjälp av vår metod på olika datauppsättningar och arkitekturer i jämförelse med baslinjen. Koden finns tillgänglig på https://github.com/jyh2986/Active-convolution.
Aktiv konvolutionsenhet som föreslås i REF försöker lära sig formen för konvolutionen.
Active Convolution: Learning the Shape of Convolution for Image Classification
{'venue': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}