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纹理与形状：来自纸的预训练模型，数据，代码和材料“ ImageNet训练后的CNN偏向纹理；增加形状偏倚可提高准确性和鲁棒性”（ICLR 2019口腔医学）-源码
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文件大小: 155mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-02-04
详细说明：来自的数据，代码和资料“ ImageNet训练的CNN偏向纹理；增加形状偏斜可提高准确性和鲁棒性”
该存储库包含来自信息，数据和材料 Robert Geirhos，Patricia Rubisch，Claudio Michaelis，Matthias Bethge，Felix A.Wichmann和Wieland Brendel等人提出，。 我们希望您会发现此存储库对您自己的研究有用。
核心概念在下图中进行了解释：如果卷积神经网络看到猫有大象的纹理，即使形状显然仍然是猫，它也认为这是大象。 我们发现这种“纹理偏差”在ImageNet训练的CNN中很常见，这与人们普遍认为CNN大多通过检测物
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