如何克服CNN固有局限？探索CCNN通用架构，适应任意数据分辨率、长度及维度？
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作者：David W. Romero等
转载自：机器之心 |编辑：陈萍
本文提出了迈向通用 CNN 架构：CCNN，可以用于任意分辨率、长度和维度的数据。
在 VGG、U-Net、TCN 网络中... CNN 虽然功能强大，但必须针对特定问题、数据类型、长度和分辨率进行定制，才能发挥其作用。我们不禁会问，可以设计出一个在所有这些网络中都运行良好的单一 CNN 吗？
本文中，来自阿姆斯特丹自由大学、阿姆斯特丹大学、斯坦福大学的研究者提出了 CCNN，单个 CNN 就能够在多个数据集（例如 LRA）上实现 SOTA ！
1998 年 LeCun 等人提出卷积神经网络 (CNN)，这是一类广泛用于机器学习的深度学习模型。由于 CNN 具有高性能和高效率等特点，使其在跨序列、视觉和高维数据的多个应用程序中实现 SOTA 性能。
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