CNN 中每一层都是非平凡的吗
计算机视觉与模式识别
2020-12-04 v2
摘要
卷积神经网络（CNN）模型已在许多领域取得巨大成功。随着 ResNet 的出现，实际使用的网络变得更深更宽。然而，网络中的每一层都是非平凡的吗？为回答此问题，我们在训练集上训练了一个网络，随后将网络的卷积核替换为零并在测试集上测试所得模型。我们将实验结果与基线进行比较，表明可以达到相似甚至相同的性能。尽管卷积核是网络的核心，我们证明了在 ResNet 中其中一些是平凡且规整的。
引用
@article{arxiv.2009.09938,
title = {Is Each Layer Non-trivial in CNN?},
author = {Wei Wang and Yanjie Zhu and Zhuoxu Cui and Dong Liang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2009.09938},
year = {2020}
}