基于 2SReLU 二阶谐波叠加激活函数的频域图像分类
计算机视觉与模式识别
2020-06-22 v1 图像与视频处理
摘要
深度卷积神经网络能够识别复杂模式并以超人类能力执行任务。然而，除卓越结果外，它们尚未被完全理解，且手工设计类似方案仍不现实。本工作从频域视角描述了一个图像分类卷积神经网络及其构建模块。某些网络层在频域具有既定对应物，如卷积层与池化层。我们提出 2SReLU 层，一种在深度网络中保留高频分量的新颖非线性激活函数。结果表明，在频域中无需使用计算昂贵的卷积操作即可取得有竞争力的结果。PyTorch 源代码实现见：https://gitlab.com/thomio/2srelu
引用
@article{arxiv.2006.10853,
title = {Image classification in frequency domain with 2SReLU: a second harmonics superposition activation function},
author = {Thomio Watanabe and Denis F. Wolf},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.10853},
year = {2020}
}
备注
12 pages, 9 figures