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Kervolutional Neural Networks

1 文章说明

题目：Kervolutional Neural Networks

出处： CVPR2019

解决的问题：将CNN应用于non-linear space

2 提出的问题

（1）卷积层不适应于非线性数据

（2）非线性层（ReLU）是point-wise 非线性，而使用Patch-wise 非线性效果可能更好

3 要求

（1）不损坏卷积层的权重共享特性（sharing weights (weight sparsity) ）

（2）计算复杂度低

4实现

常见卷积操作：输入 : x         输出: f(x)         参数： w

，   表示卷积操作

对于输出中的任意一点：

，  

对于kervolution（核卷积）：输入 x      输出： g(x)       参数： w

 ，   表示核卷积

对于g(x)中的 

,         是非线性映射函数，将特征映射到高维空间中

对于采用核函数

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