B_CNN论文笔记 - 代码天地

B_CNN论文笔记

其他 2021-11-23 03:14:09 阅读次数: 0

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B_CNN

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在这里插入图片描述

再经过sum-pool 或者maxpool，后加分类模块。
fA：CxM fB: CxN
bilinear = MxN -----> reshape to size MN x 1 -----> classification

双线性CNN的梯度传播

实验
本文采用 M（15 layers）conv5+relu ，D（30 layers）conv5-4 + relu。
在这里插入图片描述

Low dimensional bilinear CNN models

对称初始化的b-cnn在参数调整后还是对称的，因为梯度是相同的。虽然有效率，但是次优的，没有探索到不同的CNN空间。
为打破特征提取器的对称性：

dropout效果稍微有所下降
降维度，降低通道数。

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转载自blog.csdn.net/qq_41997237/article/details/108378685

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