文件名称:
ConvNorm：卷积归一化的正式实施：改进深度神经网络的鲁棒性和培训-源码
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文件大小: 49kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-02-22
详细说明：转换规范
该存储库是卷积归一化的官方实现：提高深度神经网络的鲁棒性和培训
我们介绍了一种简单有效的“卷积归一化”方法，该方法可以充分利用傅立叶域中的卷积结构，并作为简单的即插即用模块，可以方便地合并到任何ConvNets中。 我们表明，卷积归一化可以减少权重矩阵的分层频谱范数，从而改善网络的Lipschitzness，从而为深度ConvNets简化训练并提高鲁棒性。 将其应用于噪声破坏和生成对抗网络（GAN）下的分类中，我们表明卷积归一化可提高常见ConvNet（例如ResNet）的鲁棒性和GAN的性能。
这些图显示了激活k = 1，...，C通道时BatchNorm和ConvNorm之间的比较。 在通过学习参数β和γ进行参数化的每通道仿射变换之前，BatchNorm用计算的标量减去每个通道的激活并将其乘以： ConvNorm使用预先计算的内核v执行每个通道的卷积，以标准化卷积层的权重
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