文件名称:
e2cnn：用于Pytorch的E（2）-等效CNNs库-源码
开发工具:
文件大小: 23mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-02-27
详细说明：通用E（2）-等变可控CNN
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e2cnn是用于等深度深度学习的扩展。
等变神经网络在输入变换的情况下保证了其特征空间的指定变换行为。 例如，经典卷积神经网络（ CNN ）在设计上与其输入的翻译相等。 这意味着图像的翻译会导致网络特征图的相应翻译。 该软件包提供了神经网络模块的实现，这些模块在像平面的所有等距E（2）下均等 即在平移，旋转和反射下。 与传统的CNN相比，E（2）-等变模型可保证在此类转换中进行概括，因此数据效率更高。
E（2）-等变可控CNN的特征空间定义为特征场的空间，以其在旋转和反射下的变换定律为特征。 典型示例是标量场（例如灰度图像或温度场）或矢量场（例如光流或电磁场）。
为了定义特征空间，用户必须指定字段类型及其多重性，而不是多个通道。 给定指定的输入和输出特征空间，我们的R2conv模块会实例化它们之间最通用的卷积映射。 我们的库提供了许多其他
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