论文阅读——CondConv: Conditionally Parameterized Convolutions for Efficient Inference[2019-NIPS]

2023-10-13 13:30
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本文主要是介绍论文阅读——CondConv: Conditionally Parameterized Convolutions for Efficient Inference[2019-NIPS]，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

原文及代码链接：CondConv: Conditionally Parameterized Convolutions for Efficient Inference | Papers With Code

 条件参数化卷积（CondConv），其实质就是将每个样本的卷积核用一组卷积核的线性组合来代替。权重α由r(x)得到，主要包括全局平均池化、全连接层、Sigmoid激活函数三个操作。

在测试过程中，卷积核W的参数是固定的，改变的是权重α，从而实现动态卷积。

其中，n为卷积核的个数（文章成为专家个数），σ为激活函数。

 其中，R为学习路由权重的矩阵

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http://www.chinasem.cn/article/203563。

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