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通过神经启发前端明确建模皮层前视觉以提高CNN的鲁棒性
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内容提要

研究显示，模拟灵长类视觉皮层V1的卷积神经网络能提升图像识别的鲁棒性。通过匹配V1区感受野特性，模型对图像损坏的鲁棒性提高了8.72%。尽管两种模型的神经元响应相似，但生物采样模型在后续处理上表现更好，强调了仿生模型中精确模仿神经元表示的重要性。

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cnn 仿生模型 前端 卷积神经网络 神经元表示 视觉皮层 鲁棒性