BCNN 训练和压缩 本节详细讨论 了 BCNN 模型细节，包括模型结构、BCNN 的基本构建块和操作、使用 SLR 进行权重剪枝以及基于象限二值化、 STE 的权重量化。...对于 BCNN，批归一化是模型收敛的强制性操作。 图 1：CNN 与 BCNN 的比较 对于以三通道（RGB）作为输入的图像，初始输入仅包含实部。...本节中介绍了 2 个 BCNN 模型设计：基于 BCNN 模型的 NIN（network in network）和基于 BCNN 模型的 ResNet-18。...实验 BCNN 模型的训练 研究者将 SLR 剪枝和基于 STE 的量化技术用于 NiN-Net 和 ResNet-18，这两个网络都是基于 BCNN。...NIN-Net 模型的 BCNN 上实现了 1.51 倍的加速，在基于 ResNet-18 模型的 BCNN 上实现了 1.58 倍的加速。
双线性 CNN（BCNN）仅具备二阶信息，没有使用矩阵归一化。改进后的 BCNN（iBCNN）和 G^2DeNet 都利用了矩阵归一化，但是都受制于高维度，因为它们需要计算一个很大的池化矩阵的平方根。...本论文使用同质填充局部特征（homogeneous padded local feature）的张量积重写了 G^2DeNet 的方程，使之对齐 BCNN 架构，以使高斯嵌入操作和双线性池化解耦合。
近年来，将 DCN 与二值化神经网络（BNN） 相结合的二值化复数神经网络 （BCNN），在实时分类复数数据方面显示出巨大潜力。...本文中，来自康涅狄格大学、斯蒂文斯理工学院等机构的研究者提出了一种基于结构剪枝的 BCNN 加速器，它能够在边缘设备上提供超过 5000 帧 / 秒的推理吞吐量。 CNN 与 BCNN 的比较。...推荐：FPGA 加速 BCNN，模型 20 倍剪枝率、边缘设备超 5000 帧 / 秒推理吞吐量。
4、总结 ---- 就个人而言，二阶信息的使用帮助我更好的理解细分类问题，为什么BCNN在细分类问题中可以取得显著的效果。
在卷积操作前做attention，比如Attention-Based BCNN-1，这个任务是文本蕴含任务需要处理两段文本，同时对两段输入的序列向量进行attention，计算出特征向量，再拼接到原始向量中...在卷积操作后做attention，比如Attention-Based BCNN-2，对两段文本的卷积层的输出做attention，作为pooling层的输入。 c.
abs/1503.03832] Bilinear CNN Models for Fine-grained Visual Recognition [http://vis-www.cs.umass.edu/bcnn
sentence pair)句子配对.这包括了Answer Selection（AS），Paraphrase identification（PI），Textual entailment（TE） 基础模型：BCNN...(Basic Bi-CNN) BCNN有四个部分：1.
ProtoTree (CVPR 2021) 基于注意力机制 OSME+MAMC (ECCV 2018) MGE-CNN (ICCV 2019) APCNN (IEEE TIP 2021) 基于高阶特征交互 BCNN
abs/1703.01229] Bilinear CNN Models for Fine-grained Visual Recognition [http://vis-www.cs.umass.edu/bcnn
CNN-attention[13,14]; AP[15]; AICNN[16]; MVFNN[17]; BiMPM[18]; DQI[22]; DIIN[23] 2.2 模型介绍 2.2.1 ABCNN[12] 首先介绍BCNN...ABCNN是在BCNN的基础上加了两种attention机制。模型结果如下图： ? (1)在输入层加入attention 其原理为将输入拓展成双通道。
CNN模型（简称 hCNN模型）是 2017年由阿里提出的电商 QA模型 [18]，考虑到基于 LSTM的模型参数复杂、比较耗时， hCNN模型采用两种不同类型的 CNN作为文本特征的编码器，一方面利用 BCNN
引文：http://vis-www.cs.umass.edu/bcnn/ 下载地址：https://s3.amazonaws.com/fast-ai-imageclas/CUB_200_2011.tgz
HybridCNN模型（简称 hCNN模型）是 2017年由阿里提出的电商 QA模型[18]，考虑到基于 LSTM的模型参数复杂、比较耗时， hCNN模型采用两种不同类型的 CNN作为文本特征的编码器，一方面利用 BCNN
为了缓解由函数逼近精度低的BCNN引起的强化学习的不稳定性，我们的BPN采用了一种称为保守值迭代的鲁棒值更新方案，该方案能够容忍函数逼近误差。...To alleviate the instability of reinforcement learning caused by a BCNN with low function approximation
该系统由一个级联贝叶斯卷积神经网络（c-BCNN）和一个几何眼模型组成，前者用于捕捉眼睛外观与其标志点之间的概率关系，后者用于从眼睛标志点估计眼睛注视。...The proposed system consists of a cascade-Bayesian Convolutional Neural Network (c-BCNN) to capture the
结合T-CNN方法和完整BCNN方法的思想，提出了一种用于纹理识别的融合网络FASON。FASON将一阶和二阶信息流结合起来，通过端到端的训练，比B-CNN提供更多的内容和风格学习。
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