层归一化在一定程度上有助于解决 expanded skip connection带来的优化问题。 本文提出的带有LN的recursive skip connection,通过将expanded skip connection划分为多个阶段,以更好地融合转换输入的效果,进一步简化了优化过程。 利用Transformer在WMT-2014 EN-DE机器翻译数据集上的实验结果进一步证明了递归架构的有效性和效率,...
该文主要是分析和讨论了跳跃连接的一些局限,同时分析了BN的一些限制,提出了通过递归的Skip connection和layer normalization来自适应地调整输入scale的策略,可以很好的提升跳Skip connection的性能,该方法在CV和NLP领域均适用。 1简介 Skip connection是一种广泛应用于提高深度神经网络性能和收敛性的技术,它通过神经网络层...
1.从Resnet最早引入skip-connection的角度看，这种跳跃连接可以有效的减少梯度消失和网络退化问题，使训练...
U-Net已成为各种视觉应用（如图像分割和扩散概率模型）的基石。尽管通过融入 Transformer 或MLPs引入了许多...
如skip connection分析部分所述,作者观察到编码器的特征与解码器的特征不一致,即在某些情况下,由于浅层编码器与解码器之间存在语义差异,语义信息较少的浅层特征可能会通过简单的skip connection损害最终性能。受此启发,作者通过在普通U-Net编码器和解码器之间设计一个通道化的Transformer模块来构建UCTransNet框架,以更好...
A novel skip connection mechanism based on channel-wise cross transformer for speech enhancement The skip connection mechanism has been proven to be an effective approach for improving speech enhancement networks. By strengthening the information trans... W Jiang,C Sun,F Chen,... - 《Multimedia To...
UNet++设计了一系列密集的Skip Connection,以减少编码器和解码器子网络特征图之间的语义差距。 SegNet使用最大池化指数来确定位置信息,以避免使用反卷积进行上采样时的模糊性问题。 BiO-Net提出了双向Skip Connection,以循环方式重用构建块。 UCTransNet设计了一种基于Transformer的通道特征融合方法,以弥合浅层和深层特征之...
Grouping skip connectionDeep NMTTransformerMost of the deep neural machine translation (NMT) models are based on a bottom-up feedforward fashion, in which representations in low layers construct or modulate high layers representations. We conjecture that this unidirectional encoding fashion could be a ...
training data, and are generally designed with densely consecutive layers in the encoder, decoder, and skip connections resulting in large number of ... ND Tran,TT Tran,QH Nguyen,... 被引量: 0发表: 2024年 SCovNet: A skip connection-based feature union deep learning technique with statistical...
一般来说,和ResNet以及Transformer结构相比,UNet在实际使用中「深度」并不深,不太容易出现其他「深」神经网络结构常见的梯度消失等优化问题。 另外,由于UNet结构的特殊性,浅层的特征通过long skip connection与深层的位置相连接,从而进一步避免了梯度消失等问题。