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而传统卷积神经网络的内核形状通常是固定的,不能通过训练来直接学习得到。 相应地,形状的不匹配导致了规则卷积核在对不规则特征模式进行建模时效率低下。实际上,规则形状的卷积核也可以模拟不规则的特征模式,其基本思想是,在规则形状内不同尺度的权重分布可以具有与不规则形状相类似的效果。如图1(b)所示,两个规则卷积核K1和K2都因为其特殊的分布,而拥有了建模不规则形状的能力。...
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