注意填充——CNN可能产生盲点
计算机视觉与模式识别
2020-10-06 v1 人工智能
机器学习
摘要
我们展示了卷积网络中的特征图如何易受空间偏差的影响。由于架构选择的组合，某些位置的激活被系统性地增强或削弱。这种偏差的主要来源是填充机制。取决于卷积运算的若干方面，该机制可能不均匀地施加填充，导致学习到的权重出现不对称性。我们演示了这种偏差如何对某些任务（如小目标检测）有害：若刺激位于受影响区域，激活被抑制，导致盲点和误检。我们提出了缓解空间偏差的方案，并展示其如何提升模型精度。
引用
@article{arxiv.2010.02178,
title = {Mind the Pad -- CNNs can Develop Blind Spots},
author = {Bilal Alsallakh and Narine Kokhlikyan and Vivek Miglani and Jun Yuan and Orion Reblitz-Richardson},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.02178},
year = {2020}
}
备注
Appendix E available at https://drive.google.com/file/d/1bIvRQJIBwJbKTfpg0hNaFX2ThuuDO8PU/view?usp=sharing