文件名称：matlab中的GM模型代码-GM-SOP:门控混合二阶池化
文件大小：1.33MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-28 13:42:36
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matlab中的GM模型代码用于改进深度卷积神经网络的二阶池的全局门控混合 这是 GM-SOP( , ) 的实现，由 和 创建。 介绍 在大多数现有的用于分类的深度卷积神经网络 (CNN) 中，全局平均 (一阶) 池化 (GAP) 已成为将最后一个卷积层的激活汇总为预测的最终表示的标准模块。 最近的研究表明，高阶池化 (HOP) 方法的集成明显提高了深度 CNN 的性能。 然而，GAP 和现有的 HOP 方法都假设单峰分布，不能完全捕获卷积激活的统计数据，限制了深度 CNN 的表示能力，尤其是对于内容复杂的样本。 为了克服上述限制，本文提出了一种全局门控混合二阶池化（GM-SOP）方法，以进一步提高深度 CNN 的表示能力。 为此，我们引入了一种稀疏约束的门控机制，并提出了一种新的参数化 SOP 作为混合模型的组成部分。 给定一组 SOP 候选者，我们的方法可以通过稀疏约束门控模块为每个输入样本自适应地选择 Top-K(K > 1) 候选者，并对 K 个选定候选者的输出进行加权求和作为样本的表示。 提出的 GM-SOP 可以有效地灵活容纳大量个性化 SOP 候选者，从而产生更丰富的表示