本文提出了一种新型的可学习空隙扩张卷积（DCLS）方法，显著提高了音频标记和图像分类的准确性，且不增加模型参数。该方法通过插值处理非整数位置，适用于ConvNeXt和Conv-Former网络，基于PyTorch实现。
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