科尔莫戈洛夫－阿诺德卷积：设计原则与实证研究

 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。

本文探讨了 Kolmogorov-Arnold Networks 在计算机视觉领域的应用，提出了参数高效的设计和微调算法，并在图像分类和分割任务中取得了最新成果。

该论文介绍了一种名为Convolutional KANs的新型卷积神经网络方法，通过将非线性激活函数集成到卷积中，实验证明其在准确性方面与标准卷积神经网络相当，但参数数量仅为一半，为神经网络架构优化提供了新的途径。

Convolutional KANs 准确性 卷积神经网络 参数数量 非线性激活函数
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