用于图像去噪的双通路架构整流神经网络
计算机视觉与模式识别
2020-12-10 v3
摘要
最近，基于 tanh 激活函数的深度神经网络在图像去噪中展现了令人瞩目的能力。在本文中，我们尝试使用整流函数代替 tanh，并通过在同一隐藏层中组合两个具有反转输入和输出权重的整流神经元，提出了一种双通路整流神经网络。我们推导了等效激活函数，并在相同的网络架构下将其与一些典型的图像去噪激活函数进行了比较。实验结果表明，我们的模型能更快地达到优越的性能，特别是在噪声较小时。
引用
@article{arxiv.1609.03024,
title = {Rectifier Neural Network with a Dual-Pathway Architecture for Image Denoising},
author = {Keting Zhang and Liqing Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1609.03024},
year = {2020}
}
备注
5 pages, 6 figures