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本文对卷积神经网络中的现有注意力机制进行分析,针对现有注意力机制存在因池化层缺乏参数回传而导致该层不具有学习功能的问题,提出了在卷积神经网络中用有参数的卷积层替换掉原有的池化层的方法。这样可以实现参数回传,使整个注意力机制都具有学习功能,从而达到提高含有改进注意力机制的卷积神经网络的分类效果。
基于卷积神经网络的注意力机制研究
【摘 要】
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本文对卷积神经网络中的现有注意力机制进行分析,针对现有注意力机制存在因池化层缺乏参数回传而导致该层不具有学习功能的问题,提出了在卷积神经网络中用有参数的卷积层替换
【机 构】
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重庆邮电大学通信与信息工程学院
【出 处】
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科学咨询(科技·管理)
【发表日期】
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2020年6期
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