卷积神经网络怎么优化,卷积神经网络改进算法
卷积神经网络 有哪些改进的地方
卷积神经网络的研究的最新进展引发了人们完善立体匹配重建热情。从概念看,基于学习算法能够捕获全局的语义信息,比如基于高光和反射的先验条件,便于得到更加稳健的匹配。
目前已经探求一些两视图立体匹配,用神经网络替换手工设计的相似性度量或正则化方法。这些方法展现出更好的结果,并且逐步超过立体匹配领域的传统方法。
事实上,立体匹配任务完全适合使用CNN,因为图像对是已经过修正过的,因此立体匹配问题转化为水平方向上逐像素的视差估计。
与双目立体匹配不同的是,MVS的输入是任意数目的视图,这是深度学习方法需要解决的一个棘手的问题。
而且只有很少的工作意识到该问题,比如SurfaceNet事先重建彩色体素立方体,将所有像素的颜色信息和相机参数构成一个3D代价体,所构成的3D代价体即为网络的输入。
然而受限于3D代价体巨大的内存消耗,SurfaceNet网络的规模很难增大:SurfaceNet运用了一个启发式的“分而治之”的策略,对于大规模重建场景则需要花费很长的时间。
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卷积神经网络通过什么设计或方式改进机器学习系统
人工神经网络常用的算法有哪些特点。
卷积运算通过三个重要的思想来帮助改进机器学习系统:稀疏交互(sparseinteractions)、参数共享(parametersharing)、等变表示(equivariantrepresenta-tions)。
卷积神经网络具体怎样训练
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