[B! batch normalization][convolutional] [2ページ] arxiv_readerのブックマーク

arxiv_reader id:arxiv_reader

batch normalizationとconvolutionalに関するarxiv_readerのブックマーク (41)

医療画像セグメンテーションのためのオンザフライテスト時間適応
arxiv_reader 2022/03/14
医用画像の深層学習ベースのソリューションにおける主要な問題の1つは、モデルがトレーニングされたものとは異なるデータ分布でテストされた場合のパフォーマンスの低下です。テスト時にソースモデルをターゲットデ

unsupervised

convolutional

arXiv

zero-shot

segmentation

3D

pre-training

arXiv reaDer

batch normalization
リンク
ニューラルアーキテクチャ検索以降でのみBatchNormをトレーニングする
arxiv_reader 2021/12/02
この作業では、ニューラルアーキテクチャ検索（NAS）でのバッチ正規化の使用法を調査します。具体的には、Frankle etal。 BatchNormのトレーニングは、重要なパフォーマンスしか達成できな

NAS

batch normalization

one-shot

convolutional

arXiv reaDer

arXiv
リンク
DNNモデル圧縮のためのグラジエントフローベースの顕著性の調査
arxiv_reader 2021/10/26
モデルの剪定は、ディープニューラルネットワーク（DNN）のモデルサイズまたは計算のオーバーヘッドを削減することを目的としています。 DNNのチャネル有意性を評価するl-1プルーニングなどの従来のモデル

arXiv reaDer

attention

arXiv

batch normalization

pruning

classification

saliency

denoising

convolutional

DNN
リンク
畳み込みユニット最適化によるバッチホワイトニングの一般化の改善
arxiv_reader 2021/08/25
バッチホワイトニングは、入力特徴をゼロ平均（センタリング）と単位分散（スケーリング）に変換し、チャネル間の線形相関を削除する（非相関）ことにより、トレーニングを加速および安定化する手法です。バッチ正規

arXiv reaDer

batch normalization

learning

arXiv

classification

convolutional
リンク
ディープラーニングに基づく4Kビデオのリアルタイム超解像システム
arxiv_reader 2021/07/13
ビデオ超解像（VSR）テクノロジーは、低品質のビデオの再構築に優れており、補間ベースのアルゴリズムによって引き起こされる不快なブラー効果を回避します。ただし、計算が非常に複雑でメモリを占有しているため

batch normalization

arXiv reaDer

spatio-temporal

adversarial

arXiv

metric

real time

convolutional

super-resolution

ToF
リンク
非線形表現学習のダイナミクスとその応用を理解する
arxiv_reader 2021/06/29
世界環境の表現は、機械知能において重要な役割を果たします。画像のピクセル値など、生の感覚表現の空間で直接推論と推論を行うことは、多くの場合非効率的です。表現学習により、生の感覚データから適切な表現を自

classification

reasoning

unsupervised

dataset

representation learning

convolutional

arXiv

batch normalization

arXiv reaDer

benchmark
リンク
EfficientNetをより効率的にする：バッチに依存しない正規化、グループ畳み込み、および解像度の低下したトレーニングの調査
arxiv_reader 2021/06/16
最近の多くの研究は、画像分類のトレーニングと推論の効率を改善することに専念しています。この取り組みは、通常、FLOP ごとの ImageNet 検証精度として測定される理論上の効率を明示的に改善するこ

batch normalization

arXiv

convolutional

arXiv reaDer

classification
リンク
EfficientNet の効率化: バッチに依存しない正規化、グループ畳み込み、および低解像度トレーニングの調査
arxiv_reader 2021/06/08
最近の多くの研究は、画像分類のトレーニングと推論の効率を改善することに専念しています。この取り組みは、通常、FLOP ごとの ImageNet 検証精度として測定される理論上の効率を明示的に改善するこ

arXiv reaDer

batch normalization

classification

arXiv

convolutional
リンク
疎な小児データセットのための共有表現と対照的な正則化によるマルチタスク、マルチドメインディープセグメンテーション
arxiv_reader 2021/05/24
磁気共鳴（MR）画像の自動セグメンテーションは、臨床診療における小児筋骨格系の形態学的評価に不可欠です。ただし、注釈付きの小児データの量が制限されているため、個々のセグメンテーションモデルの精度と一般

arXiv reaDer

batch normalization

sparse

multi-task

convolutional

segmentation

contrastive

regularization

arXiv
リンク
ビデオ顕著性予測のための階層的ドメイン適応特徴学習
arxiv_reader 2021/05/06
この作業では、さまざまな抽象化レベルで抽出された特徴を使用して生成された中間マップ（目立ちやすさマップと呼ばれる）の階層的監視を採用する、ビデオ顕著性予測のための3D完全畳み込みアーキテクチャを提案し

arXiv

3D

benchmark

unsupervised

convolutional

saliency

domain adaptation

batch normalization

metric

arXiv reaDer
リンク
個人の再識別のための教師なしマルチソースドメイン適応
arxiv_reader 2021/04/28
個人の再識別（re-ID）のための教師なしドメイン適応（UDA）メソッドは、ラベル付きのソースデータからラベルなしのターゲットデータにre-IDの知識を転送することを目的としています。大きな成功を収め

re-id

GCN

pre-training

unsupervised

arXiv

dataset

domain adaptation

batch normalization

arXiv reaDer

convolutional
リンク
セマンティック空間認識GANを使用したテキストから画像への生成
arxiv_reader 2021/04/27
テキストから画像への生成（T2I）モデルは、テキストの説明と意味的に一致する写実的な画像を生成することを目的としています。生成的敵対的ネットワーク（GAN）の最近の進歩に基づいて構築され、既存のT2I

weakly-supervised

arXiv reaDer

GAN

batch normalization

convolutional

arXiv

dataset

representation
リンク
ディープニューラルネットワークにおけるグローバルコンバージェンス保証のレシピ
arxiv_reader 2021/04/14
（確率的）勾配降下法の既存のグローバル収束保証は、ニューラルタンジェントカーネル（NTK）レジームを超えたディープラーニングの実際のレジームにおける実際のディープネットワークには適用されません。この論

convolutional

gradient

arXiv reaDer

batch normalization

arXiv

learning

dataset
リンク
セマンティック空間認識GANを使用したテキストから画像への生成
arxiv_reader 2021/04/02
テキストから画像への生成（T2I）モデルは、テキストの説明と意味的に一致する写実的な画像を生成することを目的としています。生成的敵対的ネットワーク（GAN）の最近の進歩に基づいて構築され、既存のT2I

representation

weakly-supervised

dataset

convolutional

GAN

arXiv

arXiv reaDer

batch normalization
リンク
分散の伝達と正規化を掘り下げる：平均勾配のシフトによりネットワークが崩壊する
arxiv_reader 2021/03/23
正規化操作は、最先端のニューラルネットワークに不可欠であり、大きな学習率（LR）でネットワークを最初からトレーニングすることができます。 BNと重み正規化（WN）の関係を調査することにより、分散伝達の

convolutional

gradient

arXiv reaDer

learning

arXiv

batch normalization
リンク
SFANet：可視赤外線人物の再識別のためのスペクトル認識機能拡張ネットワーク
arxiv_reader 2021/02/25
可視-赤外線の再識別（VI-ReID）は、可視画像と赤外線画像の間のモダリティのばらつきが大きいため、マッチングの問題が困難です。既存のアプローチは通常、ピクセルレベルの変動を無視して、機能レベルの制

embedding

augmentation

re-id

dataset

convolutional

arXiv reaDer

arXiv

GAN

batch normalization

person
リンク
自己疎生成的敵対的ネットワーク
arxiv_reader 2021/01/27
生成的敵対的ネットワーク（GAN）は、敵対的トレーニングを通じてデータ分散を学習する教師なし生成モデルです。ただし、最近の実験では、高次元のパラメーター空間での最適化の要件とゼロ勾配問題のために、GA

unsupervised

batch normalization

sparse

gradient

arXiv reaDer

arXiv

convolutional

GAN
リンク
NVAE：ディープ階層型変分オートエンコーダ
arxiv_reader 2021/01/11
正規化フロー、自己回帰モデル、変分オートエンコーダー（VAE）、および深層エネルギーベースのモデルは、深層生成学習のための競合する尤度ベースのフレームワークの1つです。その中でも、VAEには、高速で扱

batch normalization

autoregressive

convolutional

arXiv

arXiv reaDer

generative

regularization

learning

residual

dataset
リンク
畳み込みノイズ除去オートエンコーダに基づくSAR画像スペックル除去
arxiv_reader 2020/12/01
合成開口レーダー（SAR）イメージングでは、スペックル除去は画像分析にとって非常に重要ですが、スペックルはコヒーレントイメージングシステムによって引き起こされる一種の乗法性ノイズとして知られています。

arXiv reaDer

arXiv

convolutional

dataset

metric

denoising

learning

batch normalization

synthesis
リンク
チャネル交換によるディープマルチモーダルフュージョン
arxiv_reader 2020/11/11
分類または回帰に複数のデータソースを使用することによる深いマルチモーダル融合は、さまざまなアプリケーションでユニモーダル対応物よりも明らかな利点を示しています。それでも、集約ベースおよびアライメントベ

arXiv reaDer

classification

batch normalization

arXiv

convolutional

RGB-D

semantic segmentation
リンク
前のページ 1 2 3 次のページ

お知らせ

もっと読む

公式Twitter

@HatenaBookmark
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
@hatebu
最新の人気エントリーの配信

キーボードショートカット一覧

j次のブックマーク

k前のブックマーク

lあとで読む

eコメント一覧を開く

oページを開く

設定を変更しましたx