基于多分支变换和分组卷积的低成本自集成
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。在这篇论文中，我们提出了一种新的低成本集成学习方法，它能够同时实现高效率和分类性能提升。我们将卷积神经网络转换成一个多分支结构，不引入额外的组件，并通过足够分离分支路径来增强分支输出之间的多样性。此外，我们还提出了一种新策略，即在不同分支中使用不同数量的组进行分组卷积，从而提高分支输出的多样性。我们采用输出集成作为教师信号，通过知识蒸馏进行训练。实验结果表明，我们的方法比之前的低成本集成方法...
该文章介绍了一种基于简化的视觉特征的深度分类集成结构，用于高准确率分类暴力内容。通过使用轻量级模型对颜色特征进行缩减，并应用于图像和视频，该方法在预测准确率上取得了显著提高，同时具有快速推理和较低的计算成本。该方法适用于爆炸检测和其他类似的内容管理和暴力检测用例。作者提出了“小思考，多思考”的分类策略，认为将大型深度模型转化为多个小型、简单且轻量级模型的验证式步骤模型集成可以提高预测准确率。
