高阶残差卷积神经网络(HOResNet) 针对传统图像特征表达能力差和适应性不强的问题,提出了一种高阶残差卷积神经网络方法(HOResNet)。该方法通过引入高阶残差模块,利用网络中底层特征的细节描述和高层特征的全局表达,为病害表观提供丰富细致的特征表达,有效提高了识别精度和鲁棒性。 高阶残差和参数共享反馈的卷积神经网络...
虽然现在这种算法已经被提出已经提出,然而,对于图像退化技术对相机识别的影响,他的算法-例如卷积神经网络没有被检查。 笔者观点 本文讨论了利用卷积神经网络识别数码相机的鲁棒性,所提出的CNN成功地识别了基于所产生图像的数十个摄像机,并且对泊松噪声、高斯模糊、添加随机噪声和去除像素最不显著位等图像退化策略具有鲁棒...
卷积神经网络(CNN)在许多图像任务例如图像分类上取得了巨大成功,同时对抗攻击(Adversarial attack)的提出使CNN的对抗鲁棒性受到了广泛关注。基于卷积的性质,许多前人工作从频域对CNN的对抗鲁棒性进行了探究和解释。然而大部分的前人工作是基于人为的频段划分,将信号划分为高频与低频的定性研究。 本文将介绍一项被NeurIPS’...
卷积神经网络(CNN)的鲁棒性对现代人工智能驱动的系统至关重要。它可以通过形式验证进行量化,提供一个经过认证的下限,在此范围内,任何扰动都不会改变原始输入的分类结果。由于存在非线性成分,例如 MaxPool,因此具有挑战性。目前,许多验证方法都很合理,但为了提高效率和可扩展性,可能会损失一些精度,因此,认证下限是评估...
在人工智能领域,深度学习尤其是卷积神经网络(CNN)的广泛应用推动了图像识别、自然语言处理等多个领域的飞速发展。然而,随着模型复杂度的增加,计算资源消耗和存储需求急剧上升,成为实际应用中的一大瓶颈。同时,深度学习模型的鲁棒性问题也日益受到关注。本文将从卷积神经网络的压缩技术和模型鲁棒性提升两个角度,为大家介绍...
池化层作为卷积神经网络中的重要组成部分,发挥着优化特征提取和减少计算量的关键作用。通过汇总特征图中的信息,池化层能够提取出图像或数据的主要特征,减少冗余信息的干扰。同时,池化层具有平移不变性和参数数量减少的优势,使得CNN在处理平移不变性问题时具有更好的鲁棒性和泛化能力。然而,池化层也存在一些问题和局限性,...
尤其是深度卷积神经网络正是现阶段最好用的主流手段之一.卷积神经网络在面对图片问题中有着高分类精确度和高处理速度的卓越性能优势,同时随着过往研究人员的不断研究与改进,先有的卷积神经网络已经可以有效的对图片分类问题进行处理,在这种情况下,人们希望进一步讨论卷积神经网络面对干扰时是否还能表现出卓越性能的鲁棒性...
格蓝若取得基于卷积神经网络的配电网单相接地故障定位专利，提高故障定位的准确性和鲁棒性 金融界2024年8月14日消息，天眼查知识产权信息显示，武汉格蓝若智能技术股份有限公司取得一项名为“基于卷积神经网络的配电网单相接地故障定位方法、系统“，授权公告号CN118169517B，申请日期为2024年5月。专利摘要显示，本发明...
1.基于变分模态分解和鲁棒性独立成分分析的内燃机缸盖振动信号分离2.基于鲁棒优化的随机时变网络最优路径研究3.基于对抗攻击的SAR舰船识别卷积神经网络鲁棒性研究4.耦合量子比特在最大纠缠混合态下几何量子失协鲁棒性的研究5.局部纠缠交换对量子随机网络鲁棒性的影响 因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买©...
卷积神经网络池化层的作用是对输入的特征图进行降维处理,减少参数数量,提高计算速度,并且可以增强模型的鲁棒性。池化层通过选取特定区域内的最大值或平均值来实现特征的提取和抽象,从而保留主要特征并丢弃冗余信息,同时也具有一定的平移不变性和旋转不变性。这样可以有效地减少特征图的尺寸,减小过拟合的可能性,并且能够提...