arXiv cs.CV· Wei Wu, Eric C. Larson·· 5 小时前AI 评分12
可学习缩放与频谱滤波参数化下的分辨率分配研究
Resolution Allocation with Learnable Resizing and Spectral Filter Parameterization
AI 导读
研究系统考察了空间域与频谱域卷积核在可学习分辨率分配下的交互差异，发现频谱核从学习到的下采样比例中获益更大。在 EuroSAT、CIFAR-10 和 STL-10 三个数据集及两种模型规模上，频谱核的准确率增益比空间核高出 +0.013 至 +0.028。该差异部分源于频谱核保留更多空间面积的优势，但在总保留面积匹配时差异依然为正。
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