【摘 要】
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卷积神经网络中的汇合层基于局部相关性原理进行亚采样,在减少数据量的同时保留有用信息,从而有助于提升泛化能力.同时,汇合层可以有效提高感受野.经典的最大汇合采用赢者通
【机 构】
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计算机软件新技术国家重点实验室,南京大学计算机科学与技术系
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卷积神经网络中的汇合层基于局部相关性原理进行亚采样,在减少数据量的同时保留有用信息,从而有助于提升泛化能力.同时,汇合层可以有效提高感受野.经典的最大汇合采用赢者通吃策略,这有时会影响网络的泛化能力.为此提出集成最大汇合,用于替代传统卷积神经网络中的汇合层.在每个局部汇合区域,集成最大汇合以p的概率使输出最大的神经元失活,激活输出第二大的神经元.集成最大汇合可以看作多个基础潜在网络的集成,也可以理解为一种输入经历一定局部形变下的经典最大汇合过程.实验结果表明,相比经典汇合方法及其他相关汇合方法,集成最大汇
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