AMiner平台由清华大学计算机系研发,拥有我国完全自主知识产权。平台包含了超过2.3亿学术论文/专利和1.36亿学者的科技图谱,提供学者评价、专家发现、智能指派、学术地图等科技情报专业化服务。系统2006年上线,吸引了全球220个国家/地区1000多万独立IP访问,数据下载量230万次,年度访问量超过1100万,成为学术搜索和社会网络挖掘研究的重要数据和实验平台。

ICLR 2021 论文推荐

LiftPool: Bidirectional ConvNet Pooling(LiftPool: 双向ConvNet池化)

论文链接:https://www.aminer.cn/pub/600830f09e795ed227f53084/?conf=iclr2021

推荐理由: 池化是卷积神经网络的一个关键操作,用于增加感受野和提高对输入变化的鲁棒性。大多数现有的池化操作都是对特征图进行降采样,而这是一个有损失的过程。此外,上述过程不是可逆的,即对降尺度的特征图进行上采样,不能恢复降尺度时丢失的信息。采用信号处理中经典的Lifting Scheme的理念,作者提出了LiftPool的双向池化层,包括LiftDownPool和LiftUpPool。LiftDownPool将一个特征图分解成各种缩小的子带,每个子带包含不同频率的信息。由于LiftDownPool中的池化函数是完全可逆的,通过向后执行LiftDownPool,相应的上池化层LiftUpPool能够使用细节子带生成精细的上采样特征图,这对于图像到图像的转换挑战非常有用。实验表明,该方法在图像分类和语义分割上取得了更好的效果。此外,LiftDownPool对输入损坏和扰动具有更好的鲁棒性。





MetaNorm: Learning to Normalize Few-Shot Batches Across Domains(MetaNorm: 学会在不同领域中对少许拍摄的批次进行标准化处理)

论文链接:https://www.aminer.cn/pub/600832e19e795ed227f53142/?conf=iclr2021

推荐理由: 在训练深度神经网络时,批量归一化起着至关重要的作用。然而,批量统计在小批量的情况下不稳定,在存在分布偏移的情况下也不可靠。作者提出MetaNorm,一个简单而有效的元学习规范化。它通过利用元学习的设置,以统一的方式解决上述问题,并学习推断出用于批量规范化的适应性统计。MetaNorm具有通用性、灵活性和模型无关性,是一个简单的即插即用模块,可以无缝嵌入到现有的元学习方法中,通过低计算成本的轻量级超网络便可有效实现。实验结果表明,与现有的批量归一化方法相比,MetaNorm始终能取得更好的,具有竞争力的准确性。




Implicit Normalizing Flows(隐式归一化流动)

论文链接:https://www.aminer.cn/pub/600833509e795ed227f5317f/?conf=iclr2021

推荐理由: 归一化流通过一个明确的可逆变换z=f(x)来定义一个概率分布。在这项工作中,作者提出了隐式归一化流(ImpFlows),它通过允许映射由方程F(z,x)=0的根隐式定义来概括归一化流。 ImpFlows建立在剩余流(ResFlows)之上,在表达性和可操作性之间取得了适当的平衡。通过理论分析,作者表明ImpFlow的函数空间严格来说比ResFlows更丰富。此外,对于任何具有固定块数的ResFlow,存在一些ResFlow具有不可忽略的近似误差的函数。然而,该函数正好可以由单块ImpFlow表示。该工作提出了一种可扩展的算法来训练和抽取ImpFlow的样本,并在几个分类和密度建模任务上评估了ImpFlow,ImpFlow在所有基准上以可比的参数量胜过ResFlow。





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