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核正交性并不一定意味着特征图冗余的减少：卷积相似性最小化
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内容提要
本研究探讨卷积神经网络中的特征图冗余问题，提出核正交性不一定能减少冗余。通过新损失函数“卷积相似性”，有效降低特征图相似性，从而提升模型性能和收敛速度。
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关键要点
- 本研究探讨卷积神经网络中的特征图冗余问题。
- 提出核正交性不一定能减少特征图冗余的观点。
- 通过新损失函数“卷积相似性”有效降低特征图相似性。
- 新方法提升了模型性能和收敛速度。
- 该方法使得更小的模型也能达到相同的性能水平。
- 实现了模型容量的更有效利用。
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