CNN 与通信系统之间的关系是什么？
计算机视觉与模式识别
2020-03-04 v1 信号处理
摘要
卷积神经网络(CNNs)的可解释性是计算机视觉领域的一个重要课题。近年来，该领域的作品普遍采用成熟模型来揭示 CNNs 的内部机制，帮助深入理解 CNNs。在本文中，我们认为 CNNs 的工作机制可通过一种完全不同的解释来揭示，即通过比较通信系统与小写 CNNs。本文成功获得了二者模块之间的对应关系，并通过实验验证了该对应关系的合理性。最后，通过对一些神经网络前沿研究的分析，我们发现这两项任务之间的内在关联有助于合理解释这些研究，并帮助我们发现神经网络的正确研究方向。
引用
@article{arxiv.2003.01413,
title = {What's the relationship between CNNs and communication systems?},
author = {Hao Ge and Xiaoguang Tu and Yanxiang Gong and Mei Xie and Zheng Ma},
journal= {arXiv preprint arXiv:2003.01413},
year = {2020}
}
备注
Deep learning, adversarial example, interpretability