朝着更完整的函数保持变换理论
原文中文,约300字,阅读约需1分钟。发表于: 。本研究解决了神经网络架构调整过程中如何保持其功能的问题,提出了一种称为R2R的新技术,能够有效整合残差连接。这一方法展现了与其他函数保持变换相竞争的性能,显著降低了深度学习架构扩展的限制,并在图像分类任务中展现出更快的训练速度和更丰富的滤波器学习能力。
受第二阶B样条小波启发,我们为深度神经网络的ReLU神经元引入简单约束,提升隐式神经表示的效率。实验显示,仅用ReLU神经元的DNN可实现先进的隐式表示。我们提供了一种量化学习函数规则性的方法,指导INR架构的超参数选择,并通过信号表示、超分辨率和计算机断层扫描等实验验证了方法的多样性和有效性。