本研究探讨了卷积神经网络中的频谱方法，包括频谱池化和谱范数正则化等技术。这些方法在分类任务中表现优异，加快了训练收敛速度，提高了模型的泛化能力和鲁棒性。此外，研究提出了新的正交性方法，以优化网络性能。
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