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看一篇有关CNNonGraph的论文时遇到了两个看上去很像的名词——equivariant和invariant，对这二者有些不太明白，因此一番谷歌后总算弄清楚些。等变性equivariant通俗解释：对于一个函数，如果你对其输入施加的变换也会同样反应在输出上，那么这个函数就对该变换具有等变性。
仿照了这个博主的方法，读每一篇文献的时候都要问自己它做了什么？用什么方法做的？效果如何？有什么缺点？这些几个问题，以加深自己的理解。1.几个问题做了什么提出了群等变卷积神经网络（GroupequivariantConvolutionalNeuralNetworks，G...
看一篇有关CNNonGraph的论文时遇到了两个看上去很像的名词——equivariant和invariant，对这二者有些不太明白，因此一番谷歌后总算弄清楚些。等变性equivariant通俗解释：对于一个函数，如果你对其输入施加的变换也会同样反应在输出上，那么...
1.几个问题1.1基本信息2019NIPS1.2做了什么1.3实现方法&创新性提出一个比较通用的E（2）群等变神经网络，囊括了前人提出的模型，平面上的旋转、平移等等变群。将核空间约束分解为不可约子空间，并给出了群E（2）及其子群对该约束的...
本文提出解决CNN平移不变性丧失的方法，之前说了CNN中的downsample过程由于不满足采样定理，所以没法确保平移不变性。信号处理里面解决这样的问题是利用增大采样频率或者用抗混叠方法，前者在图像处理里面设置stride1就可实现，但stride1已经是极限，本文着重于后者，使用抗混叠使得CNN重新具有...
作者认为CNN忽视了采样定理，这一点之前Simoncelli等人已经在论文Shiftablemultiscaletransforms中验证了二次采样在平移不变性上的失败，他们在文中说：我们不能简单地把系统中的平移不变性寄希望于卷积和二次采样，输入信号的平移不意味着变换系数的简单平移，除非这个平移是每个二次…
严格意义上说cnn的提出是由yannlecun大神在1989年发表的backpropagationappliedtohandwrittenzipcoderecongnition这篇paper中正式提出他将反向传播用于neuralnetwork并且提出一种新的神经网络convolutionnn。.但是当时的硬体无法支持这么大量的运算随之整个神经网络学习停止...
CNN不具有平移不变性?为什么?这一部分主要参考18年的一篇论文1,论文中经过实验,阐述了CNN不具有平移不变性,图形经过细微的平移,旋转,像素点更改,会使得结果发生巨大的改变.在上图中,作者分别做了平移,缩放,视频时间不同的实验,发现任一修改都会使得最后的分类结果发生很大的变化.
这应该就是“等变性”。有论文也指出，CNN中的maxpooling导致这种平移不变性变差。2、CNN应该并不具有旋转不变性理由：由于CNN并不具备旋转不变性，在数据增强中可以使用对数据集进行旋转来增加模型的泛化能力。
本文主要是尽自己的能力尝试对ICLR2018的论文SphericalCNNs进行解读，鉴于文章中出现了大量群论的概念，本文首先对作者T.S.Cohen将群论应用于图像识别方面上的一篇早期论文GroupEquivariantConvolutionalNe…
看一篇有关CNNonGraph的论文时遇到了两个看上去很像的名词——equivariant和invariant，对这二者有些不太明白，因此一番谷歌后总算弄清楚些。等变性equivariant通俗解释：对于一个函数，如果你对其输入施加的变换也会同样反应在输出上，那么这个函数就对该变换具有等变性。
仿照了这个博主的方法，读每一篇文献的时候都要问自己它做了什么？用什么方法做的？效果如何？有什么缺点？这些几个问题，以加深自己的理解。1.几个问题做了什么提出了群等变卷积神经网络（GroupequivariantConvolutionalNeuralNetworks，G...
看一篇有关CNNonGraph的论文时遇到了两个看上去很像的名词——equivariant和invariant，对这二者有些不太明白，因此一番谷歌后总算弄清楚些。等变性equivariant通俗解释：对于一个函数，如果你对其输入施加的变换也会同样反应在输出上，那么...
1.几个问题1.1基本信息2019NIPS1.2做了什么1.3实现方法&创新性提出一个比较通用的E（2）群等变神经网络，囊括了前人提出的模型，平面上的旋转、平移等等变群。将核空间约束分解为不可约子空间，并给出了群E（2）及其子群对该约束的...
本文提出解决CNN平移不变性丧失的方法，之前说了CNN中的downsample过程由于不满足采样定理，所以没法确保平移不变性。信号处理里面解决这样的问题是利用增大采样频率或者用抗混叠方法，前者在图像处理里面设置stride1就可实现，但stride1已经是极限，本文着重于后者，使用抗混叠使得CNN重新具有...
作者认为CNN忽视了采样定理，这一点之前Simoncelli等人已经在论文Shiftablemultiscaletransforms中验证了二次采样在平移不变性上的失败，他们在文中说：我们不能简单地把系统中的平移不变性寄希望于卷积和二次采样，输入信号的平移不意味着变换系数的简单平移，除非这个平移是每个二次…
严格意义上说cnn的提出是由yannlecun大神在1989年发表的backpropagationappliedtohandwrittenzipcoderecongnition这篇paper中正式提出他将反向传播用于neuralnetwork并且提出一种新的神经网络convolutionnn。.但是当时的硬体无法支持这么大量的运算随之整个神经网络学习停止...
CNN不具有平移不变性?为什么?这一部分主要参考18年的一篇论文1,论文中经过实验,阐述了CNN不具有平移不变性,图形经过细微的平移,旋转,像素点更改,会使得结果发生巨大的改变.在上图中,作者分别做了平移,缩放,视频时间不同的实验,发现任一修改都会使得最后的分类结果发生很大的变化.
这应该就是“等变性”。有论文也指出，CNN中的maxpooling导致这种平移不变性变差。2、CNN应该并不具有旋转不变性理由：由于CNN并不具备旋转不变性，在数据增强中可以使用对数据集进行旋转来增加模型的泛化能力。
本文主要是尽自己的能力尝试对ICLR2018的论文SphericalCNNs进行解读，鉴于文章中出现了大量群论的概念，本文首先对作者T.S.Cohen将群论应用于图像识别方面上的一篇早期论文GroupEquivariantConvolutionalNe…
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