【摘 要】
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池化被广泛应用于深度卷积神经网络,是一种非常有效的特征选择和降维方法,可以避免深度模型的过拟合问题。但常规的池化只局限于空间维度上相邻的同类特征之间,无法对临近通
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池化被广泛应用于深度卷积神经网络,是一种非常有效的特征选择和降维方法,可以避免深度模型的过拟合问题。但常规的池化只局限于空间维度上相邻的同类特征之间,无法对临近通道的不同类特征降采样。受到人脑中激活抑制现象的启发,提出了一种新颖的通道池化,来进行通道间的特征选择。对比实验结果表面,通道池化有助于提高深度人脸识别网络的准确率。
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