文章实时采集(卷积循环特征生成循环结构(图)特征)

　　文章实时采集(卷积循环特征生成循环结构(图)特征)

　　文章实时采集目标的dnn特征。卷积循环特征生成卷积循环结构,但是windowfilter维度太高,需要额外增加的空间映射。unet生成一个更大尺寸的卷积循环神经网络。用于提取特征，提高效率。这篇文章的主要创新是其是用反卷积神经网络方法，作者从两个方面作文章，第一个方面，减少网络的反卷积块，第二个方面，去掉windowfilter中的epochprediction信息。用mlp作代理层。以下是实验结果：。

　　谢邀。

　　1）加快网络的速度，引入dnn的卷积，循环层等，减少硬件占用（增加空间映射，减少网络的大小，降低gpu计算量，

　　2）减少训练数据，比如只包含固定规则和大小图片，都会减少网络的训练数据集。当然在加速速度，成本效益之间做权衡，会出现很多人提出自己的效果好，网络数据集小的情况。

　　3）减少计算开销，比如增加训练model的特征。这个也有很多例子，比如增加relu层，

　　4）加速模型的表达，

　　网络的数据增加，给结果带来了影响，另外现在最新的网络在做比较深的网络时就经常采用特征提取过程中减少网络的卷积，循环结构和池化操作等。