Balanced Decoupled Spatial Convolution for CNNs
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we are interested in designing lightweight CNNs by decoupling the convolution along the spatial and channel dimension. Most existing decoupling techniques focus on approximating the filter matrix through decomposition. In contrast, we provide a decoupled view of the standard convolution to separate the spatial information and the channel information. The resulting decoupled process is exactly equivalent to the standard convolution. Inspired from our decoupled view, we propose an effective structure, balanced decoupled spatial convolution (BDSC), to relax the sparsity of the filter in spatial aggregation by learning a spatial configuration and reduce the redundancy by reducing the number of intermediate channels. We also designed an adaptive spatial configuration, which is simply adding a nonlinear activation layer [rectified linear units (ReLU)] after the intermediate output. Our experiments verify that the adaptive spatial configuration can improve the classification performance without extra cost. In addition, our BDSC achieves comparable classification performance with the standard convolution but with a smaller model size on Canadian Institute for Advanced Research (CIFAR)-100, CIFAR-10, and ImageNet. To show the potential of further reducing the redundancy of across channel-domain convolution, we also show experiments of our models with a designed lightweight across channel-domain convolution. Finally, we show in our experiments that our models achieve superior performance than the state-of-the-art models.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle