Inre produktbaserad konvolution har varit en central komponent i konvolutionella neurala nätverk (CNN) och nyckeln till att lära visuella representationer. Inspirerad av observationen att CNN-lärda funktioner är naturligt frikopplade från normen för egenskaper som motsvarar den intraklassiska variationen och vinkeln som motsvarar den semantiska skillnaden, föreslår vi en generisk frikopplad inlärningsram som modellerar den intraklassiska variationen och semantiska skillnaden självständigt. I synnerhet omparametriserar vi först den inre produkten till en frikopplad form och generaliserar den sedan till den frikopplade konvolutionsoperatören som fungerar som byggstenen i våra frikopplade nät. Vi presenterar flera effektiva fall av den frikopplade konvolutionsoperatören. Varje frikopplad operatör är väl motiverad och har en intuitiv geometrisk tolkning. Baserat på dessa frikopplade operatörer föreslår vi vidare att direkt lära operatören från data. Omfattande experiment visar att en sådan frikopplad reparameterisering ger betydande resultatvinst med lättare konvergens och starkare robusthet.
REF frikopplar den inre produkten som norm och vinkel och hävdar att normen motsvarar intraklassvariation, och vinkeln motsvarar inter-klass semantisk skillnad.
Decoupled Networks
{'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', 'Mathematics']}