卷积神经

Vision Transformer 能否取代 CNN？混合架构 ConvMixer 与 CoAtNet 的深度剖析Vision Transformer（ViT）的崛起曾引发 “C…

卷积神经网络的对抗鲁棒性：从 FGSM 到对抗训练的攻防博弈卷积神经网络（CNN）在图像识别等任务中表现卓越，但对 “对抗样本” 的脆弱性却成为致命短板 —— 这类通过人工添加微小…

频域卷积：傅里叶变换如何加速大规模 CNN 训练与推理在大规模卷积神经网络（CNN）中，高分辨率输入（如 1024×1024 图像）与大尺寸卷积核的组合常导致计算量激增，成为训练与…

小样本学习中的卷积神经网络：元学习与数据增强的协同策略小样本学习的核心挑战在于：当每个类别仅有数个样本时，卷积神经网络（CNN）难以学习稳健的特征表示，极易陷入过拟合。元学习与数据…

动态卷积：CondConv 与 DynamicConv 的自适应权重机制解析静态卷积网络中，卷积核权重在训练后固定不变，面对多样输入（如不同光照的图像、姿态各异的物体）时，常因 “…

轻量化革命：ShuffleNet、GhostNet 与 TinyML 时代的卷积优化在 TinyML（微型机器学习）时代，神经网络的部署场景从高性能服务器延伸至嵌入式设备、传感器等…

注意力遇上卷积：CBAM 与 SE 模块如何重塑 CNN 特征表达卷积神经网络（CNN）通过层级卷积提取图像特征，但传统结构对所有特征同等对待，常因冗余信息干扰导致表达效率低下。注…

在语义分割任务中，模型需要为图像中的每个像素分配类别标签，这不仅要求捕捉细微的局部特征（如边缘、纹理），还需理解全局上下文信息（如物体间的空间关系）。感受野 —— 即卷积操作在输入…

深度可分离卷积：移动端高效CNN设计的核心利器 在移动端设备算力受限的场景中，卷积神经网络的效率优化成为关键课题。深度可分离卷积以其独特的计算分解策略，成为平衡模型精度与运行速度的…

卷积神经网络（CNN）的演进历程是一部不断突破计算效率与表征能力边界的技术史诗。从 1998 年的基础架构到 2022 年的最新突破，其核心设计哲学始终围绕如何更高效地提取图像特征…